Сформирована и проанализирована концептуальная модель кластеризации данных. Заданы начальные характеристики данной модели, описываются возможные алгоритмы, реализуемые в ее рамках. Каждый алгоритм оценивается с точки зрения применяемости к различным типам данных и описывается с точки зрения его параметров и универсальности. Особое место уделяется анализу группы нечетких алгоритмов. Параллельно формулируются понятия «нечеткая и лингвистическая переменная». Каждый нечеткий алгоритм задается на основе нечеткой и лингвистической переменной. В статье также освещаются функции принадлежности для ввода и вывода данных в концептуальной модели нечеткой кластеризации.
концептуальная модель кластеризации, нечеткая переменная, лингвистическая переменная, алгоритм кластеризации