Özet:
Regresyon çözümlemesinde verilerin farklı dağılımlara sahip olması durumu tahmin sürecinde klasik çözümlemelerin dışına çıkılmasını gerektirir. Böyle durumlarda bulanık çözümleme yöntemleri alternatif yöntemler olarak kendini göstermektedir. Bulanık regresyon çözümlemesinin önemli adımlarından biri veri setini meydana getiren kümelerin belirlenmesi ve bu kümelerde yer alan verilerin tahmine katkılarının derecelerini belirleyecek üyelik derecelerinin elde edilmesidir. Bu çalışmada veri setlerinin üyelik derecelerinin belirlenmesi aşamasında Bulanık C-Ortalamalar (FCM) ve Gustafson-Kessel (G-K) kümeleme algoritmasından faydalanılmış, elde edilen üyelik derecelerine dayalı parametre tahmini için bir algoritma önerilmiş ve algoritmadan elde edilen tahminler literatürde yer alan mevcut yöntemlerden elde edilen tahminler ile karşılaştırılmıştır.
