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Issledowanie sfery mashinnogo obucheniq wklüchaet w sebq monitoring zdorow'q pozhilyh blizkih lüdej putem otslezhiwaniq ih dwizhenij dlq podderzhaniq zdorow'q. Nabory dannyh, sozdannye putem zapisi dwizhenij tela pozhilyh lüdej, wwodqtsq w modeli mashinnogo obucheniq dlq prognozirowaniq. V dannom issledowanii predlagaetsq srawnit' dwa populqrnyh algoritma mashinnogo obucheniq KNN i K-Means po takim parametram, kak tochnost' i dostowernost'. Starenie naseleniq stalo ser'eznoj problemoj wo wsem mire, poskol'ku ono predstawlqet soboj ser'eznyj wyzow dlq sistem zdrawoohraneniq. Uhudshenie zdorow'q pozhilyh lüdej nosit mnogofaktornyj harakter, poätomu wazhno razrabatywat' prognosticheskie modeli dlq wyqwleniq potencial'nyh riskow dlq zdorow'q i rannego wmeshatel'stwa. Cel' dannogo issledowaniq - izuchit' ispol'zowanie algoritmow KNN (K-Nearest Neighbours) i K Means dlq analiza dannyh o zdorow'e pozhilyh lüdej. V hode issledowaniq byli sobrany i proanalizirowany dannye kogorty pozhilyh lüdej, wklüchaq demograficheskie, zhiznennye i klinicheskie parametry. Algoritm KNN byl ispol'zowan dlq prognozirowaniq weroqtnosti razwitiq hronicheskih zabolewanij, takih kak diabet, gipertoniq i serdechno-sosudistye zabolewaniq, na osnowe whodnyh harakteristik.