Сравнение работоспособности разных наборов антропологических признаков при дифференциации человеческих популяций с помощью алгоритма «дерево решений»

Аннотация

Введение. Задача дифференциации групп различными статистическим методами не теряет своей актуальности в связи с тем, что стандартные алгоритмы часто имеют ряд ограничений. Часть из них, например, нормальность распределения признаков, отсутствие высоких корреляций между ними, позволяет обойти метод, основанный на поэтапном разделении совокупности выборок – деревья принятия решений.

Материалы и методы. В настоящем исследовании данный метод тестировался на 15 линейных размерах черепа и 16 указателях, рассчитанных на их основе. Разделение происходит на основании дискретности вариационного ряда средних величин. В качестве критерия разнородности групп выбран показатель энтропии. Использованные краниометрические признаки соответствуют стандартной методике, принятой в российской антропологии. Материалами послужили средние значения краниометрических размеров по 39 этно-территориальным группам из 13 макрорегионов Старого Света.

Результаты и обсуждение. По результатам дифференциации можно видеть, что указатели отбирались алгоритмом чаще, чем линейные признаки. В дифференциации участвовали пять линейных размеров и семь указателей. Три указателя основаны на габаритных размерах мозгового отдела черепа (М.1, М.8, М.17), а четыре указателя включают скуловую ширину (М.45). Первое разделение происходит по поперечному фациальному указателю (46:45), который отделяет группы Африки, Восточной, Юго-Восточной и Южной Азии от всех остальных (Северной, Центральной Азии и Европы).

Заключение. Показана высокая дифференцирующая способность указателей, особенно поперечного фациального, лобно-скулового и высотно-продольного указателя. Итерационная система дифференциации позволяет более информативно разделять группы, так как разные сочетания признаков показывают работоспособность на разных иерархических уровнях таксономии.

Литература

Алексеев В.П., Дебец Г.Ф. Краниометрия. Методика антропологических исследований. М.: Наука. 1964. 128 с.

Бунак В.В. Crania armenica. Исследования по антропологии Передней Азии. М., 1927. 314 с.

Беневоленская Ю.Д. Группо-разграничительные свойства признаков затылочной области черепа // Сборник МАЭ, 1980. № 36. С. 108–120.

Беневоленская Ю.Д. Признаки черепного свода как маркеры различных уровней дифференциации различных рас // Сборник МАЭ, 1991. № 44. С.136–152.

Гончарова Н.Н., Конопелькин Д.С. Новые данные к антропологии финских племен Верхней Волги и бассейна Оки // Физическая антропология: методики, базы данных, научные результаты, 2014. С. 89–103.

Дебец Г.Ф. Палеоантропология СССР // Труды института этнографии. Новая серия. Т. IV, 1948.

Дебец Г.Ф. Палеоантропология древних эскимосов (Ипиутак, Тигара) // Этнические связи народов севера Азии и Америки по данным антропологии. М., 1986. С. 6–149.

Дерябин В.Е. Курс лекций по многомерной биометрии для антропологов. М., 2008. 332 с.

Исмагулов О. Население Казахстана от эпохи бронзы до современности. Алма-Ата, 1970. 240 с.

Пестряков А.П., Григорьева О.М. Краниологическая дифференциация современного населения // Расы и народы, 2004. № 30. C. 86–131.

Пестряков А.П., Григорьева О.М. Австралийские аборигены на краниологическом фоне населения восточной Азии и Западной Океании // Вестник Московского университета. Серия 23. Антропология, 2013. № 2. С. 17–33.

Федорчук О.А. Материалы к соотносительной изменчивости измерительных признаков черепа человека. М.: Клуб печати. 2022. 239 с.

Федорчук О.А., Гончарова Н.Н. Применение метода «деревья решений» для дифференциации групп человечества // Археология, этнография и антропология Евразии, 2024. Т. 52, № 3. С. 148–156. DOI: 10.17746/1563-0102.2024.52.3.148-156

Фельдман М.Г. Использование метода Random Forest в целях прогнозирования подходов горбуши Северо-Востока Камчатки // The Researches of the Aquatic Biological Resources of Kamchatka and the North-West Part of the Pacific Ocean, 2021. № 59. С. 76–96.

Martin R. Lehrbuch der Anthropologie in Systematischer darstellung. Bd. II. Kraniologie. Osteologie. Jena, 1928. 1182 p.

Breiman L., Stone C.J. Parsimonious binary classification trees. Technical Note, 1978.

Bonin G. von. Beitrag Zur Kraniologie von Ost-Asien. Biometrika, 1931а, 23 (1/2), pp. 52–113.

Bonin G. von. A Contribution to the Craniology of the Easter Islanders. Biometrika, 1931б, 23 (3/4), pp. 249–270.

Bonin G. von. On the Craniology of Oceania. Crania from New Britain. Biometrika, 1936, 28 (1/2), pp. 123–148.

Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J. Classification and regression trees. Wadsworth Inc, 1984. 354 p.

Cartmill M. A sort of revolution: Systematics and physical anthropology in the 20th century. American Journal of Physical Anthropology, 2018, 165 (4), pp. 677–687. DOI: 10.1002/ajpa.23321.

Djuris J., Ibric S., Djuric Z. Neural computing in pharmaceutical products and process development. Computer-Aided Applications in Pharmaceutical Technology, 2013, pp. 91–175. DOI: 10.1533/9781908818324.91.

Drontschilow K. Metrische Studien an 93 Schädeln aus Kamerun. Archiv für antropologie, 1913, pp. 161–183.

Hambly W.D. Craniometry of New Guinea. Chicago, 1940. 338 p.

Harrower G. A Study of the Hokien and Tamil Skull. Biometrika, 1924, 54 (3), pp. 573–599.

Hugenholtz P., Chuvochina M., Oren A., Parks D.H., Soo R.M. Prokaryotic taxonomy and nomenclature in the age of big sequence data. ISME Journal, 2021, 15 (7), pp. 1879–1892. DOI: 10.1038/s41396-021-00941-x.

Kitson E. A Study of the Negro Skull with Special Reference to the Crania from Kenya Colony. Biometrika, 1931, 23 (3), pp. 271–314.

Al Mamun M.H., Keikhosrokiani P. Predicting onset (type-2) of diabetes from medical records using binary class classification. Big Data Analytics for Healthcare, 2022, pp. 301–312. DOI: 10.1016/B978-0-323-91907-4.00012.

Martin R. Lehrbuch der Anthropologie. 2-te Aufl. Bd. II, 1928.

Morant G.M. A Study of Certain Oriental Series of Crania Including the Nepalese and Tibetan Series in the British Museum (Natural History). Biometrika, 1924, 16 (1/2), pp. 1–10.

Morant G.M. A Contribution to Basque Craniometry. Biometrika, 1929, 21 (1/4), pp. 67–84.

Pedregosa F., Varoquaux, G., Gramfort, A., Michel V., Thirion B., Grisel O., Blondel M., Prettenhofer P., Weiss R., Dubourg V., Vanderplas J., Passos A., Cournapeau D., Brucher M., Perrot M., Duchesnay E. Scikit-learn: Machine Learning in Python. Journal of Machine Learning Research, 2011, 12, pp. 2825–2830.

Quinlan J.R. Induction of decision trees. Machine Learning, 1986, 1 (1), pp. 81–106. DOI: 10.1007/BF00116251.

Sergi S. Crania habessinica: contributo all’antropologia dell’Africa orientale. Loescher, Roma, 1912. 519 p.

Sokal R.R., Sneath P.H.A. Principles of Numerical Taxonomy. W. H. Freeman, Ed., 1963. 359 p.

Tildesley M.L. A First Study of the Burmese Skull. Biometrika, 1921, 13 (2/3), pp. 176–262.

Wong S.L., Zhang L.V, Y Tong A.H., Li Z., Goldberg D. S., King O.D., Lesage G., Vidal M., Andrews B., Bussey H., Boone C., Roth F.P. Combining biological networks to predict genetic interactions. Proc Natl Acad Sci USA, 2004, 101 (44), pp. 15682–15687. www.pnas.orgcgidoi10.1073pnas.0406614101.