КОМПОНЕНТНЫЙ И НЕЙРОСЕТЕВОЙ АНАЛИЗ ДОХОДОВ НАСЕЛЕНИЯ С УЧЕТОМ ЕГО ЧИСЛЕННОСТИ

Abstract

Статья посвящена вопросам компонентного и нейросетевого анализа доходов населения и выявления кластеров регионов РФ, различающихся по структуре доходов населения, численности населения и ее динамике. Построены кластеры регионов, определен состав и выявлены характеристики полученных кластеров. Результаты проведенного анализа целесообразно использовать для построения интеллектуальной системы поддержки принятия решений в области социальной политики. Article is devoted to questions of the component and neural network analysis of the income of the population and detection of clusters of the regions of the Russian Federation differing on structure of the income of the population, population and its dynamics. Clusters of regions are constructed, the composition is defined and characteristics of the received clusters are revealed. It is expedient to use results of the carried-out analysis for creation of intellectual decision making support system in the field of social policy.