Статья посвящена применению методов кластерного анализа для группировки видов спорта на основе критерия функционально-инфраструктурной совместимости. В работе использованы иерархические методы кластеризации – алгоритм «ближайшего соседа» и алгоритм «дальнего соседа», позволившие выявить устойчивые группы (кластеры) видов спорта. Построены дендрограммы, визуализирующие иерархическую структуру сходства между 40 дисциплинами. Анализ кластеров подтвердил выделение групп с высокой, умеренной и низкой совместимостью, что согласуется с результатами экспертного опроса. Полученные кластеры демонстрируют высокий потенциал экономической окупаемости и успешности за счет синергии ресурсов и оптимизации инфраструктуры. Результаты исследования имеют практическую значимость для стратегического планирования развития спортивной экосистемы, управления ресурсами и привлечения инвестиций.
The article is devoted to the application of cluster analysis methods for grouping sports based on the criterion of functional and infrastructural compatibility. The work used hierarchical clustering methods - the nearest neighbor method and the farthest neighbor method, which made it possible to identify stable groups (clusters) of sports. Dendrograms visualizing the hierarchical structure of similarity between 40 disciplines were constructed. Cluster analysis confirmed the identification of groups with high, moderate and low compatibility, which is consistent with the results of an expert survey. The obtained clusters demonstrate high potential for economic payback and success due to resource synergy and infrastructure optimization. The results of the study are of practical importance for the strategic planning of the sports ecosystem development, resource management and investment attraction.