Об адекватности нечеткой шкалы в задачах нечеткого кластерного анализа

Abstract

Рассматривается проблема адекватности результатов нечеткого кластерного анализа в условиях неопределенности, обусловленной вербальным описанием нечетких свойств эмпирических объектов. Для анализа данных используется нечеткая шкала измерения нечеткой меры сходства. Рассмотрены два способа построения нечеткой шкалы и исследованы условия их адекватности с позиций репрезентативной теории измерений.

Розглядається проблема адекватності результатів нечіткого кластерного аналізу за умов невизначеності, обумовленої вербальним описом нечітких властивостей емпіричних об’єктів. Для аналізу даних використовується нечітка шкала виміру нечіткої міри схожості. Розглянуто два способи побудови нечіткої шкали і досліджено умови їх адекватності з позицій репрезентативної теорії вимірювань.

The problem of the adequacy of the results of fuzzy cluster analysis under conditions of uncertainty due to the verbal description of fuzzy properties of empirical objects is considered. For data analysis, a fuzzy measurement scale of a fuzzy measure of similarity is used. Two methods for constructing a fuzzy scale are considered, and the conditions for their adequacy are investigated from the standpoint of a representative measurement theory.