Fuzzy cluster analysis of indicators for assessing the potential of recreational forest use
Електронна бібліотека НАПН України
View Archive Info| Field | Value | |
| Relation |
http://lib.iitta.gov.ua/727236/
http://ceur-ws.org/Vol-2713/ |
|
| Title |
Fuzzy cluster analysis of indicators for assessing the potential of recreational forest use
Нечіткий кластерний аналіз показників для оцінки потенціалу рекреаційного використання лісів |
|
| Creator |
Kryzhanivs’kyi, Evstakhii
Horal, Liliana Perevozova, Iryna Shiyko, Vira Mykytiuk, Nataliia Berlous, Maria |
|
| Subject |
004.94 Simulation
33 Economics. Economic science |
|
| Description |
Cluster analysis of the efficiency of the recreational forest use of the region by separate components of the recreational forest use potential is provided in the article. The main stages of the cluster analysis of the recreational forest use level based on the predetermined components were determined. Among the agglomerative methods of cluster analysis, intended for grouping and combining the objects of study, it is common to distinguish the three most common types: the hierarchical method or the method of tree clustering; the K-means Clustering Method and the two-step aggregation method. For the correct selection of clusters, a comparative analysis of several methods was performed: arithmetic mean ranks, hierarchical methods followed by dendrogram construction, K- means method, which refers to reference methods, in which the number of groups is specified by the user. The cluster analysis of forestries by twenty analytical grounds was not proved by analysis of variance, so the re-clustering of certain objects was carried out according to the nine most significant analytical features. As a result, the forestry was clustered into four clusters. The conducted cluster analysis with the use of different methods allows us to state that their combination helps to select reasonable groupings, clearly illustrate the clustering procedure and rank the obtained forestry clusters. У статті наводиться кластерний аналіз ефективності рекреаційного лісокористування регіону за окремими компонентами потенціалу рекреаційного лісокористування. Визначено основні етапи кластерного аналізу рівня рекреаційного використання лісів на основі заздалегідь визначених компонентів. Серед агломеративних методів кластерного аналізу, призначених для групування та об’єднання об’єктів дослідження, прийнято виділяти три найпоширеніші типи: ієрархічний метод або метод кластеризації дерев; метод кластеризації К-засобів та метод двоетапної агрегації. Для правильного вибору кластерів було проведено порівняльний аналіз кількох методів: середніх арифметичних рангів, ієрархічних методів з подальшою побудовою дендрограми, методу K-середніх, який посилається на еталонні методи, в яких кількість груп вказується користувачем. Кластерний аналіз лісових господарств за двадцятьма аналітичними підставами не був підтверджений аналізом дисперсії, тому повторну кластеризацію певних об’єктів проводили відповідно до дев’яти найважливіших аналітичних ознак. В результаті лісгосп було об’єднано у чотири кластери. Проведений кластерний аналіз із застосуванням різних методів дозволяє стверджувати, що їх поєднання допомагає вибрати розумні групи, чітко проілюструвати процедуру кластеризації та ранжирувати отримані класи лісового господарства. |
|
| Publisher |
CEUR Workshop Proceedings
|
|
| Date |
2020
|
|
| Type |
Article
PeerReviewed |
|
| Format |
text
|
|
| Language |
en
|
|
| Identifier |
http://lib.iitta.gov.ua/727236/1/paper07.pdf
- Kryzhanivs’kyi, Evstakhii (orcid.org/0000-0001-6315-1277 <http://orcid.org/0000-0001-6315-1277>), Horal, Liliana (orcid.org/0000-0001-6066-5619 <http://orcid.org/0000-0001-6066-5619>), Perevozova, Iryna (orcid.org/0000-0002-3878-802X <http://orcid.org/0000-0002-3878-802X>), Shiyko, Vira (orcid.org/0000-0002-2822-0641 <http://orcid.org/0000-0002-2822-0641>), Mykytiuk, Nataliia and Berlous, Maria (orcid.org/0000-0003-2856-9832 <http://orcid.org/0000-0003-2856-9832>) (2020) Fuzzy cluster analysis of indicators for assessing the potential of recreational forest use Proceedings of the Selected Papers of the Special Edition of International Conference on Monitoring, Modeling & Management of Emergent Economy (M3E2-MLPEED 2020) Odessa, Ukraine, July 13-18, 2020, 2731. ISSN 1613-0073 |
|