В статті розглянуто та розв"язано задачі групування станів нечіткої системи, що описуються сукупністю складених нечітких чисел на основі множини векторного рівня. Було розглянуто конструктивний алгоритм, який дозволяє проводити кластеризацію нечітких даних, які подаються як сукупність складених нечітких чисел. Алгоритм дозволяє формалізувати пошук кластерного центру множини нечітких чисел та реалізувати процедуру групування даних в межах заданої кількості кластерів. Такий алгоритм кластеризації ґрунтується на обчисленні значень функції похибки, яка визначається на відповідних множинах заданого векторного рівня. Цей підхід є модифікацією вже існуючого методу С-means.
In the article the problem solved and state clustering fuzzy systems described by a set of fuzzy numbers drawn from the set of the vector. For the clustering process, there are many approaches, many of which are heuristic methods that are based on certain algorithms action researcher and do not require complex statistical calculations. However, their use in case of unclear information processing much more difficult or even becomes impossible through specific presentation fuzziness. The article describes clustering method of given inaccurate information, which is formalized by the set& of composite fuzzy sets. It was considered constructive algorithm that allows clustering fuzzy data which are presented as a set of fuzzy numbers drawn. The algorithm allows to formalize ways to search for the center cluster set and implementation p&rocedures of fuzzy clustering data within the specified number of clusters. Such clustering algorithm based on the gradual improvement of the function of error which as a result should not exceed a given threshold. This approach is a modification of &an existing method C-means.
