Мета. Використати кластерний аналіз морфологічних ознак для спрощення ідентифікації сортів Brassica oleracea var. italica та сформувати групи схожих сортів для тесту на відмінність. Методи. У процесі роботи послуговувалися аналітичним, математичним і статистичним методами. Як вхідну інформацію для статистичного опрацювання отриманих результатів застосовували відомості про результати експертизи на відмінність, однорідність і стабільність (ВОС) із бази даних автоматизованої інформаційної системи Українського інституту експертизи сортів рослин. Моделювання кластерів здійснювали за допомогою статистичного пакета IBM SPSS Statistics «Statistical Package for the Social Sciences». Результати. За 32 ознаками для тесту на відмінність, однорідність і стабільність проведено морфологічний опис сортів капусти броколі. Морфологічні кодові формули останніх, складені з відповідних кодів прояву ідентифікаційних ознак вегетативних і генеративних органів рослин, слугували джерелом вихідних даних. Серед 41 сорту, описаного за 32 морфологічними характеристиками, вдалося виокремити лише дві групи подібних за ідентифікаційними ознаками сортів. Як параметри моделі застосовували два типи змінних: цільова ‒ ознака «головка: антоціанове забарвлення», фокусна – «головка: забарвлення». Повний перелік характеристик був таким: «рослина: за висотою (за збиральної стиглості)», «листок: положення (на початку формування головки)», «листкова пластинка: хвилястість краю», «листкова пластинка: пухирчастість», «черешок: за довжиною», «головка: забарвлення», «головка: антоціанове забарвлення», «головка: за щільністю», «квітка: забарвлення», «квітка: інтенсивність жовтого забарвлення», «чоловіча стерильність». Способом комп’ютерного моделювання було сформовано кластери з 17 подібних сортів капусти броколі та 9 контрольних об’єктів (сортів), ідентифікація яких передбачала 11 морфологічних ознак. Висновки. Для пошуку відмітних ознак у процесі тесту на відмінність сорти капусти броколі було згруповано в кластери за такими морфологічними характеристиками, як положення листка на початку формування головки; хвилястість краю листкової пластинки; пухирчастість листкової пластинки; довжина черешка; забарвлення головки; наявність антоціанового та інтенсивність жовтого забарвлення. | Purpose. To use cluster analysis of morphological cha­racters to simplify the identification of Brassica oleracea var. italica and form groups of similar varieties for the test of difference. Methods. Analytical, mathematical and statistical methods were used in the work. As input information for the statistical processing of the obtained results, information on the results of the examination for distinctness, uniformity and stability (DUS) from the database of the Automated Information System of the Ukrainian Institute for Plant Varieties Examination was used. Cluster modelling was carried out using the IBM SPSS Statistics “Statistical Package for the Social Sciences”. Results. A morphological description of broccoli varieties was carried out on the basis of 32 characteristics for the examination of distinctness, uniformity and stability. The morphological code formulae of the latter, composed of the corresponding codes for the manifestation of identifying characteristics of vegetative and generative organs of plants, served as a source of initial data. Out of 41 varieties described by 32 morphological characteristics, only two groups were found to be similar in terms of the identifying characteristics of the varieties. Two types of variables were used as parameters of the model: target – characteristic “Head: anthocyanin colour”, focal – “Head: colour”. The full list of characteristics was as follows “plant: by height (at harvest maturity)”, “leaf: position (at beginning of head formation)”, “leaf blade: wavy edge”, “leaf blade: blistering”, “petiole: by length”, “head: colour”, “head: anthocyanin colour”, “head: by density”, “flower: colour”, “flower: intensity of yellow colour”, “male sterility”. Using computer modelling, clusters of 17 similar broccoli varieties and 9 control objects (varieties) were formed, the identification of which involved eleven morphological characteristics. Conclusions. In order to search for distinguishing characteristics in the process of testing the difference of cabbage varieties, broccoli was grouped into clusters according to such morphological characteristics as the position of the leaf at the beginning of the formation of the head; waviness of the edge of the leaf blade; blistering of the leaf plate; petiole length; head colour; presence of anthocyanin and intensity of yellow colour.

Мета. Установити прояв комплексу ознак сортів обліпихи крушиноподібної, використовуючи кластерний аналіз для групування ідентифікаційних морфологічних якісних і кількісних господарсько-цінних характеристик за проведення тесту на відмінність. Методи. Аналітичний (аналіз бази даних сортів), порівняльного оцінювання морфологічних і господарсько-цінних характеристик, математичний, статистичний [використання пакета SPSS (статистичного пакета для соціальних наук, англ. Statistical Package for the Social Sciences)] інструментів Data Mining. Результати. Проведено частотний аналіз морфологічних ознак колекції сортів H. rhamnoides. Останні згруповано за допомогою ієрархічного агломеративного кластерного аналізу з використанням таких змінних, як життєва форма рослини, положення гілок і кількість колючок пагона. За результатами виокремлено шість кластерів. Також встановлено найліпші за господарсько-цінними показниками сорти обліпихи крушиноподібної в розрізі груп стиглості. Висновки. Використання кластерного аналізу для групування загальновідомих сортів колекції обліпихи крушиноподібної за морфологічними та господарстько-цінними характеристиками дає змогу оперативно та точно встановити код прояву ознак (QL – якісні, QN – кількісні, PQ – псевдоякісні) та їхню відмінність. За результатами порівняння встановлено, що найвищі показники врожайності мав сорт ‘Орендж Революшн’; вмісту вітаміну С ‒ ‘Дора’, каротину ‒ ‘Морквяна’, вітаміну Р ‒ ‘Татйана’, ‘Ласунка’, ‘Єва’ та ‘Марійа Брувеле’. | Purpose. To determine the manifestation of a complex of sea buckthorn (Hipporhae rhamnoides L.) varieties characteristics using cluster analysis for grouping of identifying morphological, qualitative and quantitative economic and valuable characteristics during the test of difference. Methods. Analytical (analysis of the variety database), comparative evaluation of morphological and economically valuable characteristics, mathematical, statistical [using the SPSS package (Statistical Package for the Social Sciences)] Data Mining tools. Results. The frequency analysis of morphological characters of the collection of H. rhamnoides varieties was carried out. The latter were grouped by means of hierarchical agglomerative cluster analysis using variables such as plant life form, branch position and number of shoot spines. Six clusters were identified from the results. The best sea buckthorn varieties in terms of economic value were also identified in terms of maturity groups. Conclusions. The use of cluster analysis to group known varieties of the sea buckthorn collection by morphological and economic characteristics allows to quickly and accurately establish the code of the characteristics (QL – qualitative, QN – quantitative, PQ – pseudo-qualitative) and their difference. According to the results of the comparison, the highest yields were found in the variety ‘Orange Revolution’; vitamin C content – ‘Dora’, carotene – ‘Morkviana’, vitamin P – ‘Tatiana’, ‘Lasunka’, ‘Eva’ and ‘Marija Bruvele’.