In the past, definitions and concepts which state uncertainty have been exposed to arandom distinction and have been defined by binary term theory. In addition, ?FuzzySets Theory?, which has been developed in the last forty three years, caused definitionsand concepts, which state uncertainty, to be defined in multiple term theory and scope,by allocating certainty degree to uncertainty, without exposing a random distinction.In this thesis, besides all the clustering approaches, Fuzzy Clustering Algorithms,which depend on non-hierarchical clustering approach and which is successfullyperformed when there is no distinction between the data groups in the data set, havebeen studied and C-Means technique has been marjorly discussed. Furthermore, otherclustering algorithms which are based on an analysis has been examined, consideringthe advantages of Fuzzy Clustering Analysis, namely flexibility, practicability forinterpretation, regarding the specialist acquaintance concerned with the issue and notdepending on any hypothesis in contrast to statistical methods.

Geçmişte, belirsizlik ifade eden tanımlar ve kavramlar rasgele bir ayrıma tabiitutulmuşlar ve iki değerli kümeler kuramı ile tanımlanmışlardır. Bunun yanı sıra sonkırk üç yılda gelişen ?Fuzzy(Bulanık) Kümeler Kuramı? ise, belirsizlik ifade edenterimler ve kavramların rasgele bir ayrıma tabii tutmaksızın, belirsizliğe belirlilikderecesi atayarak çok değerli kümeler kuramı ve kapsamı içinde tanımlanmalarına yolaçmıştır.Bu tezde, bütün kümeleme yaklaşımlarının yanı sıra, detaylı olarak hiyerarşikolmayan kümeleme yaklaşımına dayanan ve veri setindeki veri grupları arasında kesinayrımının söz konusu olmadığı durumlarda başarıyla uygulanan Fuzzy(Bulanık)Kümeleme Algoritmaları incelenmiş ve ağırlıklı olarak Fuzzy(Bulanık) C-Ortalamalartekniği ele alınmıştır. Ayrıca, Fuzzy(Bulanık) Kümeleme Analizinin esnek ve yorumaçısından kullanışlı olması, konu ile ilgili uzman bilgisini dikkate alması, istatistikselyöntemlerden farklı olarak her hangi bir varsayıma dayanmaması gibi avantajları esasalınarak bir analize dayanan farklı kümeleme algoritmaları da incelenmiştir.VSon olarak, bu tez çalışmasında Fuzzy(Bulanık) Kümeleme Analizi Tekniğikullanılarak Türkiye'deki bir GSM operatörünün kullanıcılarının Profil Analiziyapılmaya çalışılmıştır.