Применение кластерного анализа для идентификации масличного сырья

В данной статье осуществлен поиск математических методов для оценки уровня сбалансированности основных количественных признаков у масличных сортов. На основе экспериментальных данных применения кластерного анализа для оценки сортов различных масличных культур проанализированы основные количественные признаки и урожайность. С помощью  кластерного анализа проведена идентификация различных сортов масличных культур, которые выращивают в разных регионах страны. Изучены основные посевные площади масличных культур за 2017-19 годы. В результате проведенных исследований установлено сокращение площадей по культурам льна, горчицы и рыжика,  что связано с  урожайностью и малым экспортом. Проанализированы состояние роста и развития масличных культур, продолжительность их возделывания, зависящая от биологических особенностей сорта, а также технологии выращивания. Изученаспецифика и особенности исследуемых масличных культур. С помощью метода выявлены единые меры, которые включают ряд исследуемых признаков. Данные признаки объединены с помощью метрики в один кластер сходства группирования исследуемых объектов.Сорта сгруппированы в три кластера по годам. Состав каждого кластера менялся в зависимости от природно-климатических условий. Осуществлен разведочный анализ с использованием точечной диаграммы. Построена дендограмма сравнительной характеристики сортов масличных культур по элементам структуры урожая. При помощи методаK-meansclustering кластеризации определены евклидовы расстояния исследуемых параметров средних значений соответствующих 5 кластеров, которые имеют схожие сорта масличных культур. На основании проведенных исследований можно определять конкурентоспособность различных масличных культур, разрабатывать новые пищевые продукты.