Целью исследования является описание проблемы, вызванной многообразием существующих критериев в нечетком кластерном анализе. Описываются подгруппы критериев, служащие для определения кластеров, а также для оценки процесса кластеризации и его результатов. Основные критерии иллюстрируются на базовых видах данных: матрицах связи и матрицах объект–признак. Далее рассматривается механизм расчета данных критериев. Особое место занимают оптимизационные критерии, в состав входят эвристические, аппроксимационные и критерии статистического оценивания. В завершении данные критерии соотносятся с критерием k -средних, как одним из базовых для процессов нечеткого кластерного анализа. В завершении описываются функционалы качества, являющиеся типовыми примерами использования понятия «критерий» в процессах обработки данных.
оптимизационные критерии, критерии выбора методов кластеризации, функционалы качества кластеризации