İnternetteki web sayfalarının boyutları her geçen gün artmaktadır. Bu sayfalar içerisinde bulunan belgelere erişimde ya da bir belgeyi getirmede yeni teknikler geliştirilmektedir. Bu tekniklerden birisi de web belgelerini kümelemedir. Bu çalışmada, web sayfaları kümelemede belgelerin benzerliklerini bulan tekniklerden Öklid, Kosinüs, Pearson ve Genişletilmiş Jaccard iki ayrı veri setinde test edildi ve başarıları araştırıldı. Web belgelerini kümelemede yapılan testlerde, Öklid uzaklığının yüksek hata oranlarına neden olduğu gözlenmiştir. Benzerlik ölçütlerinde en iyi performansı sağlayan Kosinüs ve Genişletilmiş Jaccard benzerlikleridir. Yapılan deneylerin sonuçlarına göre, web belgeleri kümelemede Kosinüs benzerlik ölçütünün kullanılmasının uygun olduğu bulunmuştur.

The number of web pages in Internet is increased by day by. New techniques are developed to reach or retrieve information from the documents in those web pages. Clustering is one of techniques used on web documents. In this study, the techniques such as Euclidean, Cosine, Pearson and Extended Jaccard used to find document similarities in web pages were tested by two data sets and performances were studied. In the experiments done for web documents clustering, found that Euclidean distance measure has high fault rates. The best performance in the similarity measures are provided by Cosine and Extended Jaccard measures. According to results of experiments that Cosine similarity measure was found suitable to use in the web documents clustering.