анализ данных,
Большие Данные,
животноводство,
искусственный интеллект,
кластерная модель,
кластеризация,
метод k-средних
Аннотация
Интеллектуальные методы анализа, к которым относится задача кластеризации, все шире применяются в сфере экономики АПК. Задача кластеризации относится к классу задач обучения без учителя. Суть задачи - группировка объектов исследования по принципу схожести. Если рассматривать регионы РФ с точки зрения производства животноводческой продукции, их так же можно автоматически сгруппировать по принципу схожести. Метод k-средних на данный момент является основным методом решения задач кластеризации. Основным этапом задачи классификации является формирование набора данных, в который входят все основные характеристики объекта. Например, если рассматривать производство региона с точки зрения отрасли животноводства, то логичнее будет использовать х1 - производство мяса на душу населения и х2 - производство молока на душу населения. Критерием выбора количества кластеров является суммарная среднеквадратическая ошибка. Всего в анализе участвовало 79 регионов РФ. Оказалось, что рациональнее разбивать все регионы РФ на 7 кластеров схожести. Были выделены регионы с высоким производством молока и мяса (кластеры 4 и 6), регионы со средним производством молока и мяса (кластеры 2, 3, 5) и регионы с низким производством молока и мяса (кластеры 0, 1).
