摘要：The aim of study is to determine the monitoring stations having similar behavior with respect to PM10 and SO2 concentrations and thus decrease monitoring cost and information redundancy. For this purpose, autoregressive model based Fuzzy K-medoids algorithm is used. At the results of analyses, it has been concluded that information redundancy in monitoring stations and thus monitoring cost can be decreased approximately 78.5% for PM10 air pollutant, 73.5% for SO2 air pollutant.
其他摘要：Bu çalışmanın amacı Türkiye’de PM10 ve SO2 kirleticileri konsantrasyonları bakımından benzer davranışa sahip hava kirliliği izleme istasyonlarını belirlemek ve böylece izleme maliyetini ve bilgi fazlalığını azaltmaktır. Bu amaca yönelik olarak, otoregresi
