Наведено аналіз кластерних утворень, що використовують в практичних задачах. У різних дослідженнях сегментацію даних зазвичай виконують лише одною формою кластерів. Запропоновано здійснювати кластеризацію за різними мірами подібності одних і тих самих досліджуваних даних та виявляти різні види взаємозв'язків між ними. Це дає змогу проводити більш повний, різнобічний та системний аналіз утворених сегментів у прикладних задачах. Верифікацію цього підходу реалізовано на практичній задач і аналізу демографічних процесів у низці європейських країн.
Приведен анализ кластерных образований, используемых в практических задачах. В различных исследованиях сегментацию данных обычно выполняют только одной формой кластеров. Предложено осуществлять кластеризацию разными мерами сходства одних и тех же исследуемых данных и выявлять различные виды взаимосвязей между ними. Это позволяет проводить более полный, разносторонний и системный анализ образованных сегментов в прикладных задачах. Верификация такого подхода реализована на практической задаче анализа демографических процессов в некоторых европейских странах.
The cluster analysis formations used in practical tasks is presented. In various studies, data segmentation is usually performed with only one type of clusters. It is proposed to carry out clustering by various similarity measures to the same investigated data and to identify different types of relationships between them. This allows for a more complete, versatile, and systematic analysis of the formed segments in applied problems. This approach is verified using a practical problem of analyzing demographic processes in some European countries.
