Для підтримки прийняття рішень в умовах неточно або нечітко заданої інформації запропоновано підхід для вибору рішення особою, що приймає рішення, на основі кластеризаиії нечітких вихідних даних у групи з їх подальшим аналізом. Описано алгоритм, що використовує нечітке відношення переваги та спосіб обчислення відстані між нечіткими множинами.
Ключові слова: складені нечіткі множини, прийняття рішень, відношення переваги.
For decision making support in the conditions of the unexactly or fuzzy formalized information offered approach to decisions forming by a person, which makes decision. It based on clusterizations oj fuzzy initial data in groups with the subsequent choice of the proper data. An algorithm which is based on the fuzzy advantage relationand calculation method of of distance between fuzzy sets is described.
Key words: complex fuzzy dataset, decision support, relations of preference.
