мулеса о. Ю.
ВступСоціальна структура суспільства, як сукупність взаємо-пов'язаних та взаємодіючих між собою соціальних груп є об'єктом багатьох наукових досліджень [1,2]. Вивчення її властивостей дозволяє розв'язувати важливі соціальні, політичні, економічні, медичні та інші задачі [1][2][3]. Ос-новними елементами соціальної структури суспільства є соціальні групи осіб, об'єднаних за деякими спорідне-ними ознаками: етнічними, демографічними, професій-ними, територіальними тощо. Результати дослідження структури соціальних груп є основою для здійснення прогнозування виникнення та розвитку різних соціаль-них процесів, планування та виконання профілактичних і запобіжних дій до попередження виникнення нега-тивних явищ у суспільстві загалом та в колективі зо-крема, прогнозування розвитку ринків збуту товарів та отримання характеристики ринку трудових ресурсів тощо. Серед параметрів, що характеризують структуру соціальної групи є її кількісний та якісний склад. Зви-чайно, задачі визначення структури соціальної групи розв'язують шляхом аналізу результатів соціологічних досліджень, які, як правило, є високовартісними, ресурс-номісткими та розтягнутими в часі. Проте, на практиці часто виникають задачі, пов'язані з визначенням кіль-кісних характеристик таких груп, які характеризуються закритістю та невеликою чисельністю, наприклад, групи підвищеного ризику інфікування ВІЛ [3][4][5]. Виявлен-ня та опитування представників цих груп є складною, а подекуди і не вирішуваною проблемою. Таким чином, актуальним є розробка підходів та методів визначення структури деяких соціальних груп, які б базувалися на використанні доступних даних таких як результати експертних опитувань.Серед задач, які виникають в ході дослідження со-ціальної структури суспільства важливою є задача його поділу на соціальні групи, яка математично може бути представлена як задача кластеризації [6].
аналіз літературних даних та постановка проблемиЗадача кластеризації полягає у визначенні груп об'єктів, що є найбільш близькими один до одного за деяким критерієм [7][8][9][10][11]. Більшість методів кластеризації базуються на аналізі матриць коефіцієнтів подібності, в якості яких виступають, як правило відстані. Серед методів кластерного аналізу варто виокремити наступні:-статистичні [12,13], які базуються на припущенні, що кластери добре описуються деяким сімейством імовірнісних розподілів; -деревовидні [14,15], в результаті роботи яких відбувається побудова дерева кластерів; -нейромережні [9,16,17], в основі яких лежить використання карт Кохонена; -генетичні алгоритми [9,11], які використовують принципи природного відбору, селекції та мутації. Особливе місце серед методів кластеризації посідає метод нечітких с-середніх [18], який базується на апараті теорії нечітких множин [19]. В основі цього методу лежить положення про те, що кожен об'єкт може нале-жати різним кластерам з різною ступенем належності.Характерною особливістю задач визначення струк-тури соціальних груп є те, що вхідні дані переважно мають нечисловий характер. Цей фактор ускладнює застосування клас...
