Удосконалений метод χ 2-кластеризації та його застосування до аналізу аварійності на автомобільному транспорті.
Анотація
Існує чимало методів кластеризації даних, але вони мають ряд недоліків, зокрема, з одного боку, це – неоднозначність розбиття масиву даних на групи, а з іншого – неможливість оцінити ступінь однорідності об’єктів, що належать одному і тому ж кластеру. Мета цієї роботи - розробити метод кластерного аналізу багатовимірних даних різної природи, який забезпечить однозначність розбиття набору незалежних вибірок на кластери, що не перетинаються, так, щоб ймовірність помилкової кластеризації не перевищувала певного наперед заданого рівня. Метод кластеризації ґрунтується на використанні критерію узгодженості χ2 .
З іншої сторони, проблема аварійності на автомобільному транспорті є достатньо гострою у вітчизняних реаліях, оскільки рівень ДТП з потерпілими значно перевищує середній європейський. В той же час, кластеризація регіонів України за видами дорожньо-транспортних пригод з постраждалими, їх причинами та винуватцями дозволить зрозуміти спільні регіональні фактори, що впливають на рівень аварійності, визначити та впровадити кращі практики її запобігання. Саме тому представляється актуальним застосування запропонованого методу до аналізу аварійності на автомобільному транспорті в Україні.Розроблений метод реалізований програмно та застосований до порівняльного аналізу рівня аварійності на автомобільному транспорті по регіонах України.
Посилання
Aldenerfer MS, Bashfield RK Cluster analysis // Factor, discriminant and cluster analysis: trans. with English. / under ed. IS Enyukov. - M .: Finance and statistics, 1989. - 215 p.
Groysman V. Traffic safety on Ukrainian roads should be felt by every driver [Electron. resource] / V. Groisman. - The Department of Information and Communication of the Cabinet of Ministers of Ukraine Secretariat was published on April 10, 2018. - Access mode: https://www.kmu.gov.ua/en/news/bezpeka-ruhu-na-ukrayinskih-dorogah-maye-buti-vidchutna-kozhnomu-vodiyu-volodimir-grojsman
The seven main causes of road accidents [Electron. resource]. - Access mode: https://auto.tsn.ua/obzory/7-osnovnyh-prichin-dtp-418849.html
In Ukraine for 1.5 years more people were killed on the roads than in the ATO [Electron. resource]. - Access mode: https://inforesist.org/v-ukraine-za-1-5-goda-na-dorogah-pogiblo-bolshe-lyudey-chem-v-ato/
Hanin OG Methodological features of application of the criterion of consistency χ2 in practical problems of economics, sociology and marketing / OG Hanin // Economic analysis: Coll. of sciences. works / Ternopil National Economic University. - 2015. - Volume 22. - № 1. - P. 67–70.
Hanin OG The method of χ2-clustering in marketing problems / OG Hanin // Economic analysis: Coll. of sciences. works / Ternopil National Economic University. - 2016. - Volume 26. - № 1. - P. 38-42.
DS Cherezov, NA Tyukachev. Review of the basic methods of classification and clustering of data // Bulletin of the Voronezh State University, - Series: System Analysis and Information Technologies, - №2, 2009, p.25-29
Tryon, R.C. (1939) Cluster Analysis: Correlation Profile and Orthometric (Factor) Analysis for the Isolation of Unities in Mind and Personality. Edwards Brothers, Ann Arbor. - 122 p.
[PMC free article] [PubMed] 9. Trebuňa P., Halčinová J. Mathematical Tools of Cluster Analysis // Applied Mathematics, 2013, 4, 814-816.
Neyskiy IM Classification and comparison of clustering methods [Electronic resource] / IM Neyskiy .- Access mode: http://it-claim.ru/Persons/Neyskiy/Article2_Neiskiy.pdf.
Jain A., Murty M., Flynn P. Data Clustering: A Review. / / ACM Computing Surveys. 1999. Vol. 31, no. 3, - 69 p.
Tukey J. Analysis of the observation results. Intelligence analysis. M .: The World, - 1981, - 696 p.
Cluster analysis [Electron. resource]. - Access mode: http://ieee.tpu.ru/system/cluster.html
Siegel E. Practical Business Statistics / E. Siegel - M.: Williams, 2002. - 1056 p.
Kramer G. Mathematical methods of statistics / G. Kramer - M.: Mir, 1976. - 648 p.
Accident statistics in Ukraine for the 12 months of 2016 [Electron. resource]. - Access mode: http://www.sai.gov.ua/en/en/static/21.htm (accessed: 06/05/2017)
