5. Кластерный анализ

В социально-правовых исследованиях нередко возникает необходимость проведения классификации изучаемых объектов и выявления среди множества объектов группы с похожими свойствами. Задачи классификации неоднократно решались как у нас в стране, так и за рубежом при изучении территориальной дифференциации различных условий жизнедеятельности человека. Учет объектовых и территориальных неоднородностей необходим для выработки управленческих решений, для обоснования и принятия различных социально-экономи­ческих программ.

В отечественной научной литературе наиболее широко освещены вопросы территориальной дифференциации применительно к городским и сельским населенным пунктам. В зарубежных исследованиях большое внимание уделено проблемам типологии городов и населенных пунктов, районирования, типологического анализа в исследовании мировой экономики и международных отношений.

Перечень работ, посвященных социально-экономическим вопросам, достаточно обширен. Однако исследований, проведенных с использованием типологического подхода и посвященных проблемам совершенствования органов внутренних дел, сравнительно немного. Упомянем лишь некоторые направления исследований.

На основе методов экстремальной группировки параметров и автоматической классификации осуществлена многомерная типология регионов Российской Федерации в целях борьбы с преступностью.

С использованием методов кластерного анализа проводилась социально-экономическая типология 67 городов России и были выделены качественно однородные группы, что позволило разработать математические модели взаимосвязей характеристик преступности и социально-экономических факторов развития городов.

Необходимость классификации по сочетанию ряда признаков можно проиллюстрировать на примере исследования, посвященного проблеме безопасности дорожного движения, в котором была осуществлена необходимая типология крупных городов.

Простейшая классификация городов может быть осуществлена, например, по числу проживающих жителей или числу зарегистрированных транспортных средств, по числу дорожно-транспортных происшествий, имевших место за фиксированный отрезок времени, и т.д. Однако такой упрощенный подход неприемлем, поскольку объектом изучения явилась безопасность дорожного движения в крупных городах - сложных целостных системах.

В общем виде задача кластерного анализа заключается в следующем. Используя данные, отражающие различные характеристики объектов, необходимо провести их разбиение на m однородных непе­ресекающихся подмножеств (кластеров). При этом каждый объект Ai должен принадлежать только одному кластеру. Объекты, входящие в один и тот же кластер, должны быть сходными, а принадлежащие разным кластерам - разнородными.

Процедура кластерного анализа осуществляется ступенчато. Вначале объединяются в один кластер два наиболее "близко расположенных" объекта. Число исходных объектов уменьшается и становится равным n-1 (при этом один кластер содержит два объекта). Повторяя процесс объединения, можно последовательно получить множество кластеров, состоящее из n-2, n-З кластеров и т.д.

Проведение описанных процедур с использованием методов факторного и кластерного анализов позволяет, во-первых, "сжать" пространство исходных показателей и выявить существенные внутренние характеристики-факторы, а во-вторых, проводить исследование на однородных группах изучаемых объектов, образованных по итогам многомерной классификации.