эн = З 
АМ -И
1
где ри_— расстояние между 2м и м ОР в М-мерном пространстве ПХП;
# б = 
1, М; В — весовые козффициенты ПХП, удовлетворяющие условию:
Х й- 
1 
В =0, / -= 1, т.
}
Когда ОР характеризуется количественным лэр и качественным (т ПХЛ,
меру сходства можно определить по формуле:
эн = {зЁв + ;›Ё.
где о! и рЁ — соответсвенно мера сходства ОР по набору количественных и
качественных ПХП.
В качестве рй используют выражение
й = МАВИ 
и )
1
где / = лт + 1, т; 
д = 1, если у) к у) ; @ = @, если 
у° = )/.
Определение количественной меры сходства (весовых козффициентов
ПХП, способа нормиравания данных и вида расстояния между ОР} позволяет
формализовать экспертное представление © подобии природно-хозяйствен-
ных условий анализируемых объектов,
Далее для решения задач природно-хозяйственного районирования необ-
ходимо использовать методы многомерной классификации (кластер-анализа)
и визуализации дамных (многомерного ижалирования). Соеместное приме-
нение этих методов позволяет повысить качество природно-хозяйственного
районирования. Зто обеспечивается возможностью проведения более углуб-
ленного анализа состава классов и их СОДВОЖЗТ&ЛЪИОЙ интерпретации.
Для построения многомерной классификации ОР применяют метод кластер-
анализа, основанный на построении дерева кратчайших расстояний. В этом ме-
тоде использовано следующее понятие класса: для произвольно выбраиного
объекта из некоторосо класса найдется хотя бы один объект из этого же класса,
сходство с которым больше, чем с любым объектом из другого класса.
Деревом кратчайших расстояний (ДКР) называют конечный овязный граф
без циклов с наименьшей суммой длин ребер между вершинами (объектами).
Длины ребер ДКР характеризуют степень сходства анализируемых ОР по ком-
плексу ПХП.
Пусть среди всевозможных разбиений » = {58 ..., @) совокупности ОР
@ = {1, ..., МNo} на непересекающиеся подмножества {классы} Эз требуется
найти наилучшее разбиение. Предположим в начале, что множество @ не-
обходимо разбить на классы О) и ;,. Для этой цели расстояние между ними
е = {01 52} определяют го принципу «ближайшего соседа», т.е,
р(ед) = (, о) = тпрн, 76 © / © 92
Пусть Л — множество всех разбиений © = {{1, ©2} множества ©. В соответ-
ствии с задачей классификации поставим следующую задачу оптимизации:
найти такое эначение ш* © л, чтобы р(ш*) = так р(м). Другими словами,
оВА
множество © требуется разбить на такие два класса, расстояние между ко-
торыми было бы максимальным. В связи © тем, что число есевозможных
разбиений множества из М объектов на два класса равно 24 — * -— 1, то даже
при небольшом числе М определить @* Е А путем полного их перебора за-
труднительно. Аналогично формулируют задачу оптимизации и при разбиении
множества © на { > 2 классов. В этом случае ее решение сводится к по-
следовательному разбиению ©@ 
на максимально удаленные подмножества.
НО