КЛАСТЕРИЗАЦИЯ РЕГИОНОВ РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН ПО МАКРОЭКОНОМИЧЕСКИМ ПОКАЗАТЕЛЯМ С ПРИМЕНЕНИЕМ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

Abstract

В статье рассматривается задача кластеризации регионов Казахстана на основе макроэкономических показателей с использованием методов машинного обучения. В качестве исходных данных использованы значения валового регионального продукта, объёма инвестиций в основной капитал, среднемесячной заработной платы и уровня безработицы за 2024 год по каждому региону. Для решения задачи применены алгоритмы кластеризации, включая k-means и иерархическую кластеризацию, а также методы снижения размерности для визуализации (PCA). Результатом исследования стало выделение групп регионов с близкими экономическими характеристиками, что может быть использовано при формировании региональной политики и планировании экономического развития. Проведённый анализ показал эффективность машинного обучения в задачах анализа и интерпретации макроэкономических данных.