Рассмотрена многомерная классификация с использованием нечеткой логики. Классификация выполнялась с использованием системы нечеткого вывода с четкими функциями принадлежности. Рассмотрена классификация 9 и 20 объектов по пяти признакам, в результате которой объекты объединены в два кластера.
нечеткая многомерная кластеризация, система нечеткого вывода, компьютерная программа, математическая модель
1. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000.
2. Пегат А. Нечеткие моделирование и управление. М.: БИНОМ, 2013.
3. Зак Ю.А. Принятие решений в условиях нечетких и размытых данных: Fuzzy-технологии. М.: ЛИБРОКОМ, 2013.
4. Лабинский А.Ю. Моделирование системы нечеткого вывода // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). 2016. № 2 (18). С. 5-10.
5. Савченко Т.Н. Применение кластерного анализа для обработки данных психологических исследований // Экспериментальная психология. 2010. № 2.