Використання методів адаптивного нечіткого кластерування для вирішення завдання опрацювання матричних даних

Abstract

Проблема кластерування багатовимірних даних часто зустрічається в багатьох задачах, які пов’язані з інтелектуальним аналізом даних. Традиційний підхід до в ирішення таких завдань дозволяє припущення відносно того, що кожне спостереження може відноситись до одного кластеру [1], хоча більш природньою є ситуація, коли вектор ознак з різними рівнями належності або ймовірності може належати одразу декільком класам.