В ході розв"язку прикладних задач розбиття певної множини даних на класи еквівалентності за допомогою алгоритмів кластеризації часто виникає проблема адекватного вибору параметрів алгоритму кластеризації. При невдалому виборі параметрів розбиття не будевідповідати вимогам експериментаторів, але навіть при вдалому виборі таких параметрів виникають питання щодо вірного віднесення певних підмножин множини даних до того чи іншого кластера. В роботі пропонується підхід до кластеризації, що базується на теорії можливостей та дозволяє врахувати неоднозначність вибору параметрів алгоритму кластеризації.
Ключові слова: кластеризація, теорія можливостей.
While solving a task of splitting of certain dataset with the help of clusterization algorithms sometimesoccures the problem of proper selection of clusterization parameters. Wrong parameter"s selection willn"t satisfy experimentator"s expectations. But even if parameter"s selection in right it can occure uncertainty with some subsets of original dataset while bulding clusters. This article is devoted to theory of possibilities approach to the clusterization. Theory of possibilities lets take into account an parameter"s selection ambiguity.
Key Words: clusterization, theory of possibilities.
