Аннотации:
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.
