Әлеуметтік-экономикалық болжау есептеріндегі кластерлік талдау көпөлшемді топтастырудағы кластерлік талдаудың орны


КІРІСПЕ
1 ТОПТАСТЫРУ ҰҒЫМЫ, МАҢЫЗЫ МЕН МАҒЫНАСЫ ЖӘНЕ ОНЫҢ ТҮРЛЕРІ
1.1 Әлеуметтік.экономикалық болжау есептеріндегі кластерлік талдау
2 КӨПӨЛШЕМДІ ТОПТАСТЫРУДАҒЫ КЛАСТЕРЛІК ТАЛДАУДЫҢ ОРНЫ
2.1 Кластерлік талдау, негізгі ұғымдар мен есептеу әдісі
3 ҚАЗАҚСТАН ЭКОНОМИКАСЫН ӘРТАРАПТАНДЫРУДА КЛАСТЕРЛІК ТАЛДАУДЫ ҚОЛДАНУДЫҢ ЕРЕКШЕЛІГІ
3.1. Кластерді Қазақстан ауыл.шаруашылығының жекелеген саласында қолдану

ҚОРЫТЫНДЫ
ҚОЛДАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ
Бүгінгі таңда кластерлерді жетiлдiру кез-келген елдің экономикалық дамуы мен бәсекелестiгін арттыру үшін кеңінен қолданатын танымал құрал. Бүкіл әлемде дамыған және дамып жатқан елдерде сәтті кластерлік бастамалардың санының өсуі олардың тиімділігі мен бейімділігін көрсетеді.
Кластер дегеніміз - жақын жерде орналасқан тіке (сатып алушы-сатушы) және көлденең (технологиялар, сервистік қызмет, білім) байланыстарымен өзара байланысқан кәсіпорындар мен оларға қосымша белгілі салада жұмыс істейтін мекемелердің тобы. Кластердің аумағы әр қала немесе аймаққа байланысты бір немесе бірнеше елдің көлеміне дейін өзгеруі мүмкін. Кластерге технология арқылы өзара байланысты жапсарлас салалардың кәсіпорындары қатыса алады.
Осы бағыттағы біздің бірінші кезектегі міндетіміз - отандық экономиканың әртараптандыру мен бәсекелестiгін ұлғайту мақсатында мынадай тәсілдер арқылы индустриалдық негіз құру:
1. экономикалық салаларды зерттеу:
* сұраныс пен ұсыныстың көлемін сараптау, олардың әлемдік, аймақтық және отандық денгейдегі жетекші күштерін ретроспективалық пен перспективалық тұрғыда талдау;
* қосылған құндар тiзбегiндегi элементтердi талдау;
* бәсекелестiк артықшылықтарын талдау (өндіріс факторлар негізінде);
* саланың экономикадағы үлесін бағалау;
2. халықаралық бәсеке мен халқыралық бәсекелестiк қабілетінің факторларын талдау:
* өндірістік шығындардың құрылымын анықтау;
* өнімділікті есептеу;
* негізгі өндіріс факторларының құнын салыстырмалы түрде талдау;
* экспорттың пайдалылығын анықтау;
3. дүниежүзілік нарықта өзінің күшін және бәсекелестiк қабілетін дәлелдей алатын басымдық салалар мен іскерлік белсенділік орталықтарын анықтау (басымдық кластерлерді таңдау);
4. кластерлерді дамыту стратегиясын әзірлеуде мақсатында кластерлік кездесулер ұйымдастыру;
5. бизнес-ортаны сараптау, жалпы жүйелік проблемаларды шешу және Үкімет пен Бизнес арасында сындарлы диалог құру.
Таңдалған курстық жұмыстың өзектілігі:
- бүгінгі таңдағы кластерлік талдаудың экономикалық дамуды сипаттайтын уақыттық қатарда (жалпы шаруашылық және тауарлық конъюнктура) мәндері жақын болған периодтарды, динамикасы ұқсас уақыттық қатар топтарын анықтау;
- сонымен қатар күтілетін нәтиже алғанша зерттелетін циклді (кері байланысы бар жүйе) талдау;
- кәсіпорындарды меншік формасына және қаржылық жағдайына орай топтастыру (орта, ірі, шағын, холдинг, серіктестік, т.б.); мемлекеттердің экономикалық даму деңгейі бойынша топтастырылуы және т.б. (мұндай жиынтықтар вариация, дербес жеке жиынтық сияқты құбылыстардың объективті сипаттарымен шарттастырылған).
1. Акулич М.В., Соловей Н.А. Реализация кластерного дискриминантного анализа в целях маркетинга // Труды БГТУ. Серия “Экономика и управление”.- М.,2000. Вып.8. С.179-185
2. Елисеева И.И., Юсупова .Теория статистики. М. 1984.
3. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознование образов. – М.: Статистика, 1977
4. Алексеев А.А. «Использование методов многомерного статистического
анализа для оценки финансового состояния предприятий с помощью
количественных моделей» Сборник трудов V научно-технической
конференции, ч.2, стр. 154 – 157 Изд-во ЦНТИ, Калуга 2006
5. Мухина М.К. Изучение стиля жизни потребителей и сегментирование
рынка на основе психографических типов.
http://www.dis.ru/market/arhiv/2000/3/2.html
6. Цысарь А. Исследование факторов оценки покупателями сервиса в
магазинах, торгующих бытовой техникой. http://www.marketing-
lab.com.ua/art22.htm
7. Многомерный статистический анализ в экономике / Под ред. проф.
В.Н.Тамашевича. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 1999. – 598 с.
8. Ким Дж.-О., Мьюллер Ч.У. и др. Факторный, дискриминантный и
кластерный анализ. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 215 с.
9. Бююль А., Цёфель П. SPSS: искусство обработки информации. Анализ
статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. –
СПб.: ООО «ДиаСофтЮП», 2002. – 608 с.
10.Таганов Д.Н. SPSS: Статистический анализ в маркетинговых
исследованиях. – СПб.: Питер, 2005. – 192 с.
страницы http://www.ciu.kiev.ua/19/27.html, записанная
11. Дюк В. Обработка данных на ПК в примерах. - Санкт-Петербург: Питер, 1997.
12. Бююль А., Цефель П. SPSS: искусство обработки информации, анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей. - М.: DiaSoft, 2002.
13.http://www.spc-consulting.ru/DMS/intro_cl.htm
14.http://www.statsoft.ru/statportal/tabID__31/MId__140/ModeID__0/PageID__6/DesktopDefault.aspx
15.http://forex.tm/ru/liter/view/335/
16.http://www.ciu.kiev.ua/19/27.html
17. ТрансэкономикаО применении экономического метода кластерного
анализа в горнометаллургическом комплексе Казахстана. Автор:
С.Алдияров, А.Байзаков.

Пән: Экономика
Жұмыс түрі: Курстық жұмыс
Көлемі: 27 бет
Бұл жұмыстың бағасы: 700 теңге




МАЗМҰНЫ

КІРІСПЕ
ТОПТАСТЫРУ ҰҒЫМЫ, МАҢЫЗЫ МЕН МАҒЫНАСЫ ЖӘНЕ ОНЫҢ ТҮРЛЕРІ
1
1.1Әлеуметтік-экономикалық болжау есептеріндегі кластерлік талдау
КӨПӨЛШЕМДІ ТОПТАСТЫРУДАҒЫ КЛАСТЕРЛІК ТАЛДАУДЫҢ ОРНЫ
2
2.1Кластерлік талдау, негізгі ұғымдар мен есептеу әдісі
ҚАЗАҚСТАН ЭКОНОМИКАСЫН ӘРТАРАПТАНДЫРУДА КЛАСТЕРЛІК ТАЛДАУДЫ
3 ҚОЛДАНУДЫҢ ЕРЕКШЕЛІГІ
3.1.Кластерді Қазақстан ауыл-шаруашылығының жекелеген саласында
қолдану
ҚОРЫТЫНДЫ
ҚОЛДАНЫЛҒАН ӘДЕБИЕТТЕР ТІЗІМІ

Кіріспе

Бүгінгі таңда кластерлерді жетiлдiру кез-келген елдің экономикалық
дамуы мен бәсекелестiгін арттыру үшін кеңінен қолданатын танымал құрал.
Бүкіл әлемде дамыған және дамып жатқан елдерде сәтті кластерлік
бастамалардың санының өсуі олардың тиімділігі мен бейімділігін көрсетеді.
Кластер дегеніміз - жақын жерде орналасқан тіке (сатып алушы-
сатушы) және көлденең (технологиялар, сервистік қызмет, білім)
байланыстарымен өзара байланысқан кәсіпорындар мен оларға қосымша белгілі
салада жұмыс істейтін мекемелердің тобы. Кластердің аумағы әр қала немесе
аймаққа байланысты бір немесе бірнеше елдің көлеміне дейін өзгеруі мүмкін.
Кластерге технология арқылы өзара байланысты жапсарлас салалардың
кәсіпорындары қатыса алады.
Осы бағыттағы біздің бірінші кезектегі міндетіміз - отандық
экономиканың әртараптандыру мен бәсекелестiгін ұлғайту мақсатында мынадай
тәсілдер арқылы индустриалдық негіз құру:
1. экономикалық салаларды зерттеу:
* сұраныс пен ұсыныстың көлемін сараптау, олардың әлемдік, аймақтық және
отандық денгейдегі жетекші күштерін ретроспективалық пен перспективалық
тұрғыда талдау;
* қосылған құндар тiзбегiндегi элементтердi талдау;
* бәсекелестiк артықшылықтарын талдау (өндіріс факторлар негізінде);
* саланың экономикадағы үлесін бағалау;
2. халықаралық бәсеке мен халқыралық бәсекелестiк қабілетінің факторларын
талдау:
* өндірістік шығындардың құрылымын анықтау;
* өнімділікті есептеу;
* негізгі өндіріс факторларының құнын салыстырмалы түрде талдау;
* экспорттың пайдалылығын анықтау;
3. дүниежүзілік нарықта өзінің күшін және бәсекелестiк қабілетін дәлелдей
алатын басымдық салалар мен іскерлік белсенділік орталықтарын анықтау
(басымдық кластерлерді таңдау);
4. кластерлерді дамыту стратегиясын әзірлеуде мақсатында кластерлік
кездесулер ұйымдастыру;
5. бизнес-ортаны сараптау, жалпы жүйелік проблемаларды шешу және Үкімет пен
Бизнес арасында сындарлы диалог құру.
Таңдалған курстық жұмыстың өзектілігі:
- бүгінгі таңдағы кластерлік талдаудың экономикалық дамуды сипаттайтын
уақыттық қатарда (жалпы шаруашылық және тауарлық конъюнктура) мәндері
жақын болған периодтарды, динамикасы ұқсас уақыттық қатар топтарын
анықтау;
- сонымен қатар күтілетін нәтиже алғанша зерттелетін циклді (кері
байланысы бар жүйе) талдау;
- кәсіпорындарды меншік формасына және қаржылық жағдайына орай
топтастыру (орта, ірі, шағын, холдинг, серіктестік, т.б.);
мемлекеттердің экономикалық даму деңгейі бойынша топтастырылуы және
т.б. (мұндай жиынтықтар вариация, дербес жеке жиынтық сияқты
құбылыстардың объективті сипаттарымен шарттастырылған).
- бәсекегеқабілеттілік пен индустриалды-инновациялық дамуға, сәйкесінше
өндірістік-технологиялық, ақпараттық, қоғамның адам ресурстарын
басқарудың ғылыми сыйымды және инновациялық әдістерін белсенді
қолдануға негізделген экономикалық дамудың негізгі әдісі болып
табылатын кластерлік талдау болып табылады.
Курстық жұмыстың мақсаты көпөлшемді топтастырудағы кластерлік
талдаудың орнын, оның есептелу жолдары мен кезеңдерін, Қазақстандағы
экономикасының тәжірибесіндегі кластерлік талдаудың ерекшелігін анықтау
болып табылады. Жұмыс мақсатының салдары ретінде негізгі міндеттер болып
келесі бағыттар анықталады:
- көпөлшемді топтастыру; топтастырудағы кластерлік талдаудың орнын
анықтау;
- кластерплік талдау ұғымы мен негізгі көрсеткіштері;
- кластерлік талдаудың есептеу жолын шаруашылықтарды топтастыру
(кластерге біріктіру) мысалында қарастыру;
- кластерді Қазақстан экономикасында жүзеге асыру ерекшеліктері мен
отандық экономистердің ұсыныстары және экономиканың жекелеген салаларында
(металлургия, азық-түлік саласы) қолдану.

Курстық жұмыстың негізгі бөлімі бір бөлімшеден тұрады:
- Кәсіпкерлік ұғымы, оның ел экономикасындағы орны.
Курстық жұмыс Елисеева И.И., Юсупова . Теория статистики және
Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознование
образов негізге ала отырып жазылды, теориялық аспектілерде:
http:www.spc-consulting.ruDMSin tro_cl.htm
http:www.statsoft.rustatportalt abID__31MId__140ModeID__0PageID_ _6D
esktopDefault.aspx
http:forex.tmruliterview335
сайттар ақпараттың көзі ретінде қолданылды. Сонымен қатар статистикалық
анықтамалар мен аударма сөздіктер, елбасы жолдаулары көмекші құрал болды.

1 ТОПТАСТЫРУ ҰҒЫМЫ, МАҢЫЗЫ МЕН МАҒЫНАСЫ ЖӘНЕ ОНЫҢ ТҮРЛЕРІ

Орыс статистигі Д.П.Журавский (1810-1856)статистиканы “категория
бойынша есептеу” деп дәл анықтаған. Шын мәнісінде түрлі ерекше
құбылыстардың арасында топтардың бары ерекше назар аудартады. Әр адамның
түрі қайталанбастай болғанымен типі бойынша топтастыруға болады (домалақ,
сопақ, ат жақты, т.б.); кәсіпорындар меншік формасына және қаржылық
жағдайына орай топ құрады (орта, ірі, шағын, холдинг, серіктестік, т.б.);
мемлекеттер экономикалық даму деңгейі бойынша топтастырылады және т.б.
Мұндай жиынтықтар вариация, дербес жеке жиынтық сияқты құбылыстардың
объективті сипаттарымен шарттастырылған.
Топтастыру дегеніміз – бірліктерді бірлік арасындағы ерекшеліктер
бойнша, бір топқа жатқызу, әр түрлі топтарға жатқызу принциптеріне сәйкес
топтар бойынша үлестіру.
Топтастырудың мәні көрсеткіштерді жалпылап, оңтайландырылған түрде
көруге мүмкіндік береді, сонымен қатар берілгендерді талдауға негіз болады.
Экономикадағы құрылымдық өзгерістерді зерттеуге мемлекеттік
статистика шаруашылық объектілерін классификация негізінде топтастыруды
қолданады. 1993 жылдың ортасынан Ресейде 1.1 кестеде берілген меншік және
ұйымдық-құқықтық формалардың топтары қолданылады.
Топтастыру статистикалық байланыстар мен заңдылықтарды анықтау,
объект сипатын құру, жиынтық құрылымын анықтау мақсатымен жүзеге асырылады.
Мақсатты бағытталуы бойынша топтастыру типологиялық, құрылымдық,
аналитикалық болып бөлінеді.
Типологиялық топтсатыру қоғамдық-экономикалық турді анықтауға
қолданылады:
✓ Ерекшеленуі тиіс құбылыстар типі анықталады;
✓ Түрді сипаттайтын топтастыру қасиеттері анықталады;
аралық (интервал) шегарасы анықталады;
✓ Кестемен қорытындыланады.
Топтастырудың бұл әдісі жиынтықты тым бөлшектенуінен құтылуға
көмектеседі, бірақ ол субъективті болып табылады: эксперт қай типтің
ерекшеленуі тиіс екенін өзі анықтайды, интервал шегарасы қандай болуы керек
екенін анықтайды. Сонымен қатар топтастыру сипаты 2-3 белгімен шектелген.
Алайда зерттелетін объект нақты анықталған болса, дамыған теориясы бар
болса, онда бұл әдіс жақсы нәтиже беруі мүмкін.
Құрылымдық топтастыру жиынтық құрылымын белгілі бір белгісі бойынша
сипаттайды. Типологиялық топтастыруға көбінесе ашық және тең емес
интервалдар қолданылса, құрылымдық топтастыруға жабық тең интервалдар тән
болады. Құрылымдық топтастыру топтастырылатын белгінің вариация
интенсивтілігін зерттеуге мүмкіндік береді және жиынтық құрылымының
динамикасын қарастыруға болады.
Ұйымдық-құқықтыКодМеншік нысандары
қ нысан
Ресейлік меншік ШетелдРесей
ік лік
меншікжәне
шетел
дік
қа
тысум
ен
МемлекеМуници ҚоғамЖеке Ара
ттік палды дық лас
бірле (ше
стікт т
ер елд
ік
инв
ес-
тиц
иян
ың
қа-
тыс
уын
сыз
)
Коммерциял40
ық
ұйымдар:
40-50 6 45 14,57 -
51-70 8 60 12,95 -1,62
71-101 6 86 7,4 -5,55
Барлығы 20 63,3   х

1.2-кесте. 20ַַжылға шағын кәсіпорындардың пайдасының айналым құралдарының
айналымдылығынан тәуелділігі.
Аналитикалық топтастыруда байланысты өлшеу үшін байланыс күші, эмпирикалық
корреляциялық қатынас қолданылады.
Алайда үш топтастырудың кемшілігі топтастыру негізі ретінде бір
көрсеткішті ғана таңдау қиын, бірнеше белгі бойынша топтастыру жүргізу одан
да қиын. Үш не одан да көп белгілердің комбинациясы тиімсіз нәтиже аламыз,
себебі әр топтастыру белгісі бойынша 3 категория бойынша 9 немесе 12 топша
аламыз. Бірліктерді топтар бойынша үйлестіру мүмкін емес, сәйкесінше 1-2
байқаудан ғана тұратын топтар алынады. Топтарды сипаттау қиындығын сақтау
және комбинациялық топтастырудың кемшіліктерін түзеу үшін көпөлшемді
топтастыру қолданылады (оларды әдетте “көпөлшемді сыныптау” (классификация)
деп атайды).
Бұл әдістер ЭЕМ мен қолданбалы бағдарламаларды қолдану арқылы кең
тарады.
Статистикалыққа тексеру: енді алдынғы айтқандар мен салыстыра
отырып, онда алгоритмнің жоқтығы, статистикалық тексерудің жоқ екенін
көрсетеді. Факторлық және кластерлік анализ статистикалық әдістеменің
қарапайым түрі ғана емес, мүмкіндігінше алгоритмдердің жиынтығын береді.
Сонда мынадай көзқарас пайда болады: стастистикалық зерттеулерде нақты бір
зерттеу жасай алмағанда, біз кластерлік анализ жасаймыз. Бұл дегеніміз,
зерттеу объектілерін топтастырып бір жүйеге келтіреміз. Кластерлік анализ
мүмкіндігінше нақты шешім қабылдай алады.
Қолдану аясы. Кластерлік анализ техникасы әр түрлі аймақ сайын ауысып
отырады. 1975 ж Хартиганның айтуынша және оның берген зерттеулері бойынша,
кластерлік анализ шешім шығарудағы ең тиімді жүйе болып табылады. Мысалы,
медицина саласында кластеризация ауырудан айығуға, ондағы түрлі ем-
домдардың бір жүйеге келтіріп, пайдалылығын талдауға алып келеді. Сол
сияқты археология салдасында табылған қаңқалар мен, тастарды, түрлі
бұйымдарды біріктіріп, бір шешім қабылдайды. Бұлар өз кезегінде кластерлік
анализдік талдау арқылы жүзеге асады. Кластерлік анализдың тағы да бір кең
қолданатын аясы – маркетингтік сала. Сонымен қандай да бір сала болмасын
оны дамытуға,өркендетуге ат салысатын зерттеулердің бірі-кластерлік анализ
жасау әдісі.
Топтастыру: жалпы тұжырым. Алдыңғы келтірген мысалдарға жүгінсек, оның
көздеген мақсаты біріктіру немесе топтастыруға келіп тіреледі,мұның өзі өз
кезегінде кластердің ең маңызды зерттеу объектісі болып табылады. Бұл
алгоритмнің құрылымы бірнеше объектілерді біріктіріп, оның ішінде, мейлінше
көп түрлі кластерді анықтауға арналған. Ол 1-сурет. Топтастыру жүйесі.
үшін бірнеше ұқсастықтармен арақашықтықтарды пайдаланады.
Осындай кластерлерді қорытындылауға басты нәтиже беретін-иерархиялық ағаш
болып саналыды. Иерархиялық ағашты қарау үшін көлденең диаграмманы
пайдаланамыз. Диаграмма объектінің сипатынан басталады (сол жағында).
Келесі бізге байқалатыны, өте баяу жылжумен қандай объектілер ұқсас, қандай
объектілер алшақ екені кзріне бастайды. Бір сөзбен айтқанда бірнеше
объектінің біріктіріліп, бір кластер құрағанын байқаймыз. Осының
нәтижесінде объектілерсанының көптүрлілігін байланыстырамыз. Соңында
барлық объекті бір-бірімен тығыз байланыста болады. ( 1 сурет)

1.1.Әлеуметтік-экономикалық болжау есептеріндегі кластерлік талдау

Зерттеуші әлеуметтік-экономикалық құбылыстарды талдау мен болжауда
олардың көпөлшемді сипатымен жиі кездесіп отырады. Әсіресе, нарықты
сегменттеу; ел типологиясын көптеген көрсеткіштер бойынша құру; жекелеген
тауарлардың нарықтық конъюнктурасын болжау; экономикалық депрессияны
зерттеу және болжау; т.б. мәселелерді шешуде жий қолданысы байқалады.
Көпөлшемді талдау әдісі көптеген белгілер санымен сипатталатын
әлеуметтік-экономикалық процестерді зерттеудің тиімді сандық құралы болып
табылады. Олардың қатарына кластерлік талдау; таксономия; образдарды
тану; факторлық талдау жатады.
Кластерлік талдау көпөлшемді талдаудың сыныптау (классификация)
сипаты мен қырын ашуда тиімді;байланысты зерттеуде факторлық талдау дұрыс.

Кейде әдебиеттерде кластерлік талдауды сандық таксономия; сандық
сыныптау; өз бетінше оқып тану(распознаванием с самообучением) деп те
атайды.
Кластерлік талдау бірінші қолданыс тапқан сала социология болды.
Кластерлік талдау атауы ағылшын сөзі cluster – шоғырланудан шыққан. 1939
жылы алғаш рет кластерлік талдау пәні мен оның сипаттамасы зерттеуші
Трионмен анықталды. Кластерлік талдаудың негізгі мақсаты – зерттелетін
объектілер мен белгілер жиынтығын біртектес топтар мен кластерлерге бөлу
болып табылады. Бұл дегеніміз берілгендерді сыныптау және оған сәйкес
құрылымды анықтау мәселесі шешіледі деген сөз. Кластерлік талдау әдістерін
сан алуан жағдайларда қолдануға болады; тіпті сандық ұқсастығы бойынша
топтарды құратын қарапайым топтастыруда қолданады.
Кластерлік талдаудың ең маңызды артықшылығы объектілерді бір
параметр бойынша емес, белгілердің тұтас тобы бойынша бөлуге мүмкіндік
береді. Сонымен қатар басқа математика-статистикалық әдістермен
салыстырғанда кластерлік талдау зерттелетін объектілер түріне ешқандай
шектеулер қоймайды және тәжірибе жүзіндегі табиғи (өмірлік) берілгендер
жиынтығын қарастыруға мүмкіндік береді. Бұл мүмкіндік, әсіресе, дәстүрлі
экономикалық әдістерді қолдану қиын әрі конъюнктураны болжау сан түрлі
көрсеткіштерге ие болғанда маңызды бола түседі.
Кластерлік талдау ақпараттың жеткілікті көлемін қарастыруға, оны
қысқартуға, әлеуметтік-экономикалық ақпараттың массивтерін қысуға, оларды
шағын әрі көрнекі түрге келтіруге көмектеседі.
Кластерлік талдау экономикалық дамуды сипаттайтын уақыттық қатарда
(жалпы шаруашылық және тауарлық конъюнктура) мәндері жақын болған
периодтарды, динамикасы ұқсас уақыттық қатар топтарын анықтауда; сонымен
қатар күтілетін нәтиже алғанша зерттелетін циклді (кері байланысы бар жүйе)
талдауда қолданылады.
Әлеуметтік-экономикалық болжауда кластерлік талдауды басқа сандық
әдістермен үйлестіру маңызды (мысалы, регрессиялық талдаумен).
Кластерлік талдаудың да өзіне тән кемшіліктері бар:кластерлер саны
мен құрамы таңдалатын бөлу критерийлеріне тәуелді болады. Берілген
массивтің шағын түрге өту процесінде объектілерді кластер параметрлерінің
жалпы мәндерімен ауыстырғанда жекелеген объектілердің өзіндік сипаттары мен
ақпарлар елеулі өзгеріп кетуі мүмкін.

2 КӨПӨЛШЕМДІ ТОПТАСТЫРУДАҒЫ КЛАСТЕРЛІК ТАЛДАУДЫҢ ОРНЫ

2.1. Кластерлік талдау, негізгі ұғымдар мен есептеу әдісі

Көпөлшемді сыныптаудың негізделген әдісі болып кластерлік талдау
табылады. Әдістің атының өзі сол сөздің түбірінен шығады:
“сынып”,“сыныптау” (класс, классификация). Ағылшын “the cluster” сөзі топ,
шоғыр, біртектес құбылыстардың бірігуі деген мағынаны білдіреді. Біздің
жағдайымызда бұл түсінік математикалық “жиынтық” ұғымына жақын, кластер
де жиынтық сияқты бір ғана құбылыстан тұруы мүмкін, бірақ жиынтықтан бір
ерекшелігі бос болуы мүмкін емес.
Кластерлік талдауда жиынтықтың әр бірлігі белгі (сипат)
кеңістігіндегі нүкте ретінде қарастырылады. Бірліктің әр белгісінің мәні
нақты үшөлшемді кеңістіктегі нүкте координаталарына ұқсас осы
“кеңістіктегі” координатасы болып табылады. Осылайша, белгілік (сипатты)
кеңістік деген – зерттелетін құбылыс жиынтықтарының барлық белгілерінің
варияциялау аймағы. Егер осы кеңістікті қарапайым кеңістікке келтірсек
(евклидтік метрика), белгілік кеңістіктің нүктелері арасындағы “ара-
қашықтықты” өлшей аламыз. Осы ара-қашықтықтарды евклидтік ара-қашықтық деп
атайды. Оларды қарапайым евклидтік геометрияның ережелері бойынша
есептейді. Жазықтықтағы, яғни екіөлшемді кеңістіктегі А және В
нүктелерінің арасындағы ара-қашықтық Пифагор теоремасының негізіндегі
квадраттық түбірастына тең болады:
r=((xb-xa)2+(ya-yb)2)12 (1)

2-сурет. Евклидтік ара-қашықтық.
Көпөлшемді белгілік кеңістікте p және q нүктелерінің арасындағы ара-
қашықтық - k координатасы қарастырылады:
rp,q=(Σ(xjp-xjq)2)12
(2)
Арақашықтықтар: топтастыру немесе кластер әдісі- өзара
бір-бірімен байланыспайтын, алшақ жатқан объектілерді зерттеуде
қолданылады. Бұл арақашықтықтар кең немесе аз көлемде болуы мүмкін. Мысалы
біз, тамақ түрлері: кофе мен шайды кластерлеуіміз керек болса, олардың
құрамын, бағасын, дәмін тағы басқа көрсеткіштеріне назар аударамыз. Осындай
түрлі объектілерді зерттеп топтастырудың ең қарапайым әдісі, ол- Евклид
арақашықтығы. Егер біз бір немесе екі объектілерді біріктіргіміз келсе,
кәдімгі қарапайым геометриялық әдісті қолданамыз.
Евклид арақашықтығы – бұл арақашықтықты өлшеудің басты типі болып
саналады. Ол мынадай формулада көрінеді:
Ара-қашықтық(x,y) = {i (xi - yi)2 }12
Бұдан байқайтынымыз, бұл өлшем 2 объектінің арасында қолданылады.
Жаңа бір объекті қосылса да бұл әдіс ешқандай өзгеріске ұшырамайды.
Манхэттен арақашықтығы- бұл арақашықтық жай координаталар арасын
анықтауға қолданылады. Көп жағдайда бұлда Евклид қорытындысына ұқсас
болады. Басты айырмашылығы бұл формула квадратталмағандықтан қорытындысы
өте аз шама да болады. Манхэттен арақашықтығын өлшеу формуласы:
Ара-қашықтық (x,y) = i xi - yi
Чебышев арақашықтығы: бұл арақашықтық екі ұқсас емес объектілерді
зерттегенде қолданылады. Егер олар қандайда бір ғана координаталар арқылы
бір-бірінен ерекшеленсе Чебышев формуласы:
Ара-қашықтық (x,y) = Максимумxi - yi
Дәрежелік арақашықтық: кейде қорытынды жасалып болған зерттеулердің
көлемін өзгерткіміз келеді, сондай жағдайда қолданатын формула:
Ара-қашықтық (x,y) = (i xi - yip)1r
мұндағы: Р-дәрежелік жекелеген коэфицент.
r- прогрессивтік, үлкейтілген коэфицент. Егер Р=r болса
онда бұл формуланы қарапайым Евклид әдісі деп атауға болады.
Ара-қашықтық (x,y) = (сан xi yi) i
Бұл келіспеушілік пайызы: бұл әдіс көбінесе берілген мәліметтер ктегориялық
болғанда қолданылады.
Бір нүктенің екіншісінен әртүрлі белгілер бойынша (абсолютті мәнде)
квадраттық ауытқуларын сомалауға болмайтынын (2)-формула көрсетіп тұр.
Алдымен жиынтық белгілерінің арасындағы айырмашылықты әр сипатты белгі
бойынша өлшемсіз көрсеткіште анықтап алу қажет. Ондай көрсеткіш ретінде
“қалыпқа келтірілген айырмашылықты” қолданыады:
dp,q=( xjp-xjq)σxj
(3)
Шаруашылық Еңбек Құрал-жабдАйналым Негізгі Көпөлшем
аты шығыны,ық қорлары,қорлар,тді
сағга қуаты,а.к.тгга гга орташа
га көрсеткі
ш
Х1i X1ixX2i X2iX3i X3i
1- x2- x3-
  0,695-
  0,8841,579-
  0,4121,1070,472-
  0,0130,6820,8970,42-
5
  2,7063,4011,8222,292,71-
4 9
  0,31 1,0050,5740,100,322,39
1 4 5

2.2-кесте.Үлестік еңбек шығындары бойынша шаруашылықтардың арасындағы
қаоыпқа келтірілген айырмашылықтардың матрицасы.
2.2-кестесі бойынша қалыпқа келтірілген айырмашылықтардың 0 мен 3,4
арасында варьирленетінін ағаруға болады. Қалыпты үлестірілген жиынтықта
белгілердің айырмашылықтары орташа тек 31000 жағдайда ғаа 6 сигмадан
асады, яғни қалыптыға жақын үлестірулерде қалыпқа келтірілген айырмашылық
мөлшері 6-дан сирек асады.
2.2-кестесінің қорытындысы бойынша қалыпқа келтірілген орташа
айырмашылық 1,182 тең болды. Қалыпты үлестірілген жиынтықта dp.q орташа
шамадан орташа ауытқумен сәйкес келеді, яғни қалыпты жиынтықтағы қалыпқа
келтірілген айырмашылық орташа алғанда бірлікке тең. Бұл шама белгілік
кеңістіктегі шекті (критикалық) ара-қашықтықты анықтауда маңызды, бұл ара-
қашықтық кластерлерді біріктірудің аяқталғанын білдіреді.
Белгілердің түрліліктерін қалыпқа келтіруді ескере отырып,
жиынтықтың кез-келген бірліктерінің арасындағы айырмашылық (белгілік
кеңістіктегі нүктелердің арасындағы) айырмашылық келесі түрге ие болады:
rp,q=(∑d2jp.q )12
(3)
Кластерлік талдаудың көптеген күрделі алгоритмдері мен образ,
таксономия, т.б. айқындаудың кластерлік талдау тектес әдістері өте көп.
2.1. кесте негізінде қарапайым алгоритмі келесідей:
1. хj‾ классификациялық белгілерден жалпы жиынтық бойынша орташа шаманы
анықтау;
2. sxj немесе σxj жиынтығы бойынша белгілердің әрқайсысының орташа
квадраттық ауытқуын табу;
3. Әр dp.q топтастыру белгісі бойынша қалыпты айырмашылықтардың матрицасын
құру;
4. rp.q жиынтығының бірліктер жұбының арасындағы евклидтік ара-қашықтықты
анықтау;
5. rp.q min евклидтік ара-қашықтықтардың ішінен ең кішісін таңдау;
6. Ең кіші евклидтік ара-қашықтықтарыбар жиынтық бірліктерін бір кластерге
біріктіру;
7. Кластерге біріктірілген бірліктер үшін барлық белгілердің орташа мәнін
анықтау;
8. Біріктірілген кластер мен қалған бірліктер арасындағы қалыпқа
келтірілген жаңа ара-қашықтықтарды табу;
9. Біріктірілген кластер мен қалған бірліктер (немесе кластерлер)
арасындағы жаңа евклидтік ара-қашықтықты анықтау;
10. Евклидтік ара-қашықтықтардың ең кішісін таңдау;
11. 6-10 операцияларын қайталау.
Кластерлерге біріктіру қалған барлық евклидтік ара-қашықтықтар
берілген критикалық өлшемнен rкрит асқанша жалғасады.
Шаруашылық
аты
-
0,64-
4
1,001,6-
3 47
0,300,90,7-
1 44 03
0,170,80,80,12-
3 17 3 7
2,743,31,72,442,65-
2 85 39 1 9
0,330,90,60,030,162,40
3 77 7 3 8

3.1-кесте.Құрал-жабдық қуатының үлесі бойынша шаруашылықтар арасындағы
қалыпқа келтірілген айырмашылықтардың матрицасы (d2).
Мұнда қалыпқа келтірілген орташа айырмашылық d2- =1,174; σx2=3,06.
Шаруашылық
аты
-
0,71-
4
1,442,1-
1 55
0,591,10,85-
1 06
0,281,01,151,68-
8 05 2 5
2,272,90,831,681,98-
5 9 6 5 8
0,590,12,031,180,872,86
1 23 1 2 9 7

3.2-кесте. Айналым қорларымен қамтылу үлесі бойынша шаруашылықтар
арасындағы қалыпқа келтірілген айырмашылықтардың матрицасы (d3).
Мұнда қалыпқа келтірілген орташа айырмашылық d3- =1,288; σx3=502,6.

Шаруашылық аты
-
1,18-
7
0,251,4-
5 42
0,571,70,31-
2 59 7
0,300,80,550,87-
4 84 8 5
2,363,52,101,792,66-
4 51 9 2 7
0,351,50,1 0,210,652,00
5 42 7 8 9

3.3-кесте.Негізгі қорлармен қамтылу үлесі бойынша шаруашылықтар арасындағы
қалыпқа келтірілген айырмашылықтардың матрицасы (d4).
Мұнда қалыпқа келтірілген орташа айырмашылық d4- =1,215; σx4=1746.
Кластерлерге біріктіру rкрит негізінде жүргізілмеуі мүмкін,
кластерлердің (типтердің) берілген көлеміне жеткен кезінде аяқталуы мүмкін.
Мұндай біріктіру кластер саны алдын-ала белгілі болса немесе белгілі бір
гипотезамен болжанған жағдайда қолданылады. Сыныптау (классификация)
есебінің шешімін анықтаған соң құрылған кластерлік белгілердің
орташаларының арасындағы айырмашылық деңгейін статистикалық тексеруден
өткізеді (Стъюдент, Фишер критериі немесе Хоттелингтің көпөлшемді Т2
критериі не болмаса басқа да критерийлер бойынша жүзеге асырылады).
2.1-кестеде берілгендер бойынша кластерлік талдау есебін шешуді әрі
қарай жалғастырсақ, шаруашылықтың қалған үш белгісі бойынша қалыпқа
келтірілген аыйрмашылықты табамыз.
2.2.-3.3.кестелерінде берілгендердің негізінде евклидтік ара-
қашықтық матрицасын құрамыз, мысалы:
r1,2=(0.6952+0.6442+0.7142+1.1872)1 2=1.678
Ең аз ара-қашықтық 1 және 4 шаруашылықтар () арасындағы өндіріс
интенсивтілігінің деңгейі бойынша ең үлкен (жақын) жақындық болып табылады.
Оларды бір кластерге бірігіп, 1+2.С. деп белгілейік. Әрі қарай осы кластер
үшін х1- , х-2 ,х3- ,х4- белгілерінің орташа мәндерін және кластерлер мен
басқа да барлық шаруашылықтар арасындағы ара-қашықтықты өлшеу үшін қалыпқа
келтірілген айырмашылықты анықтаймыз:
ШаруашылықтаБелгілер Евклидт
р ік
ара-қаш
ықтық
х1 х2 х3 х4
1+2.С. үшін 291 5,8111153798-
орташа
  0,680,730,861,031,679
8 6
  0,890,911,290,401,854
5 6 6
  0,410,210,440,720,971
8 4 6 4
  2,712,652,132,515,028
2 5 2 6
  0,310,240,730,500,978 
7 6 5 6

4.1-кесте.1+2.С. кластері үшін белгілер мен қалыпқа келтірілген
айырмашылықтар мәні.
Евклидтік ара-қашықтықматрицасындағы ортақ кластерге біріктірілген
шаруашылық элементтерін (3.2-кесте) 4.1.кестенің соңғы бағанының
элементтерімен алмастырып, қайтадан барлық ара-қашықтықтардан минималды
мәнін іздейміз. 0,971 – 1+2.С. кластерінен 4-шаруашылыққа дейінгі () ара-
қашықтық. Сәйкесінше бұл шаруашылық кластерге бірігіп, 1+2.С.+4 кластері
пайда болады. Бұл кластер үшін тағы да белгілердің орташа мәні мен қалыпқа
келтірілген айырмашылықтарды табамыз:
ШаруашылықтаБелгілер Евклидт
р ік
ара-қаш
ықтық
х1 х2 х3 х4
1+2.С.+4 312 6,0411904219-
үшін
орташалар
  0,830,801,001,271,996
4 8 7
  0,740,841,140,161,616
9 3 5 6
  2,572,581,982,274,73
1 2 4
  0,170,170,880,260,956
5 3 5 5

4.2-кесте. 1+2.С.+4 кластері үшін белгілер мен қалыпқа келтірілген
айырмашылықтар мәні.

Шаруашылықта1+2.С.2 3 4 5
р мен +3
кластерлер

1+2.С.+3 -         
2 1,966 -       
3  1,6163,45-     

4  4,73  6,63,39-   
77  
5  0,956 2,0 2,24,87- 
87 17 8 

5.1-кесте. 1+2.С.+4 кластерін бөлгеннен кейінгі евклидтік ара-қашықтық
матрицасы.
Келесі қадамда осы кластерге осы кластерге 7-шаруашылық қосылып, 1+2.С.+4+7
кластері құрылады. Сәйкесінше белгілердің біріккен (орташа) мәндері,
қалыпқа келтірілген айырмашылықтар мен евклидтік ара-қашықтықтар есебінің
жаңа циклі іске асырылады:
ШаруашылықтаБелгілер Евклидт
р мен ік
кластерлер ара-қаш
ықтық
х1 х2 х3 х4
1+2.С.+4+7 318  6,1710794335-
     
   0,872 0,8 1,71,341,975 
46 87 3 
   0,709 0,8 1,3 0,0 1,738
01 66 99
   2,534 2,5 2,2 2,2 4,753
39 01 08

6.1-кесте. 1+2.С.+4+7 кластері үшін белгілердің, қалыпқа келтірілген
айырмашылықтар мен евклидтік ара-қашықтықтардың мәндері.
5.1-кестедегі матрица элементтерін осы табылған евклидтік ара-
қашықтықтардың мәндерімен алмастырып, 1+2.С.+3 кластері мен 7-шаруашылық
үшін жаңа матрица аламыз:
Шаруашылықта1+2.С.+2 3 4
р мен 3+7 ... жалғасы
Ұқсас жұмыстар
Кластерлік жүйе
Қазақстан экономикасындағы кластерлік жүйе
Қазақстан Республикасындағы кластерлік жүйе
Аймақ экономикасы дамуының кластерлік принципі
Кластерлік жүйенің дамуы мен теориялық аспектілері
Экономиканы кластерлік жүйемен дамытудың теория-әдістемелік негіздері
Кластерлік технологиялардың қызмет етуі мен теориялық негізі
Қазақстан Республикасының қазіргі экономикалық дамуындағы кластерлік жүйені енгізудің өзекті мәселелері мен бағыттары
Экономикалық жоспарлау мен болжау
Экономиканы басқарудың жаңа бағыты – кластерлік жүйенің бәсекелік ортаны дамытудағы теориялық және практикалық аспектілерін зерттеу
Пәндер

Қазақ тілінде жазылған рефераттар, курстық жұмыстар, дипломдық жұмыстар бойынша біздің қор №1 болып табылады.

Байланыс

Qazaqstan
Phone: 777 614 50 20
WhatsApp: 777 614 50 20
Email: info@stud.kz
Көмек / Помощь
Арайлым
Біз міндетті түрде жауап береміз!
Мы обязательно ответим!
Жіберу / Отправить

Рахмет!
Хабарлама жіберілді. / Сообщение отправлено.

Email: info@stud.kz

Phone: 777 614 50 20
Жабу / Закрыть

Көмек / Помощь