Применение метода «деревья решений» для дифференциации групп человечества (PDF-файл)

Файл .pdf В корзину

Статья Журнала “Археология, этнография и антропология Евразии”Том 52 № 3 2024

doi:10.17746/1563-0102.2024.52.3.148-156

О.А. Федорчук¹, Н.Н. Гончарова^{1, 2}

¹Московский государственный университет им. М.В. Ломоносова Ленинские горы, 1, стр. 12, Москва, 119234, Россия
²Медико-генетический научный центр им. Н.П. Бочкова ул. Москворечье, 1, Москва, 115522, Россия

Одной из задач современной антропологии является разработка системы объективной классификации человечества по измерительным признакам. В настоящей работе для создания классификации выборок использован алгоритм деревьев принятия решений. Метод позволяет оценить дифференцирующую значимость тех или иных размеров при разделении групп, а также состав последних на каждом шаге анализа. Для дифференциации групп использовались размерные характеристики черепа человека. В качестве критерия разнородности выбран показатель энтропии. Использованные краниометрические признаки соответствуют стандартной методике, принятой в российской антропологии. Материалами послужили средние значения размеров черепа по 39 этнотерриториальным группам из 13 макрорегионов Старого Света. На первом шаге происходит разделение на широколицые и узколицые группы. Дихотомия по ширине лица соответствует представлениям о значимости этого признака для классификации. Первый кластер включает только монголоидов, популяции переходной южносибирской расы, а также айнов; второй – разнородные в расовом отношении группы, однако его дальнейшее дробление приводит ко все более полному соответствию антропологической классификации. Признаки, по которым происходят дихотомические деления узлов, во многом повторяются в разных ветвях классификационного дерева, что говорит об их таксономической значимости. Возможности метода деревьев решений оказались достаточными, чтобы построить систему, сходную с классической антропологической классификацией. Выявлены признаки, которые хорошо отделяют большие группы популяций, а также признаки, разделяющие отдельные региональные группы. Это позволяет рекомендовать применение алгоритма как еще одного независимого метода систематики даже на внутривидовом уровне.

Ключевые слова: антропология, полиморфизм, краниология, биостатистика, деревья решений