Дослідження властивостей критеріїв якості нечіткої кластеризації

Abstract

Основними проблемами, характерними для переважної більшості сучасних методів нечіткого кластерного аналізу, є визначення оптимального числа кластерів та вибір рівня нечіткості. Крім того, прикладне застосування будь-якого методу суттєво ускладнюється за наявності в експериментальних даних шумів та аномалій. В основу запропонованого підходу покладено метод робастної кластеризації, що дає змогу принаймні частково уникнути впливу аномалій на остаточний результат. Такий підхід дасть змогу більш повною мірою зрозуміти особливості та закономірності, характерні для досліджуваної множини об‘єктів.