Метод автоматической классификации на базе нечеткого отношения сходства
Кибернетика и системный анализ. – 2016. – 52, №1. – С. 34–41.
Анотація:
Для решения задачи автоматической классификации предлагается IFC-метод нечеткой кластеризации, в котором используются новые нечеткие логические операторы – пороговые треугольные нормы и конормы. Данный метод отличается от методов кластеризации на основе нечеткого отношения эквивалентности тем, что позволяет разрабатывать более быстрые алгоритмы построения кластеров. При этом не искажаются данные о связях между элементами исследуемого множества, что обеспечивает прозрачность интерпретации результатов исследований. Приведены примеры применения метода к некоторым известным задачам.
Ключові слова: нечеткий кластер, классификация, кластерный анализ.