Currently, cluster-analysis or automatic classification problems are widely used in various fields, in particular economics, sociology, medicine, geology, and other sectors, where there are sets of arbitrary kinds of objects to be automatically divided into groups of similar objects based on their "similarities-differences" features. In recent years, these methods have been widely used in data analysis problems. Conventional methods of cluster-analysis suggest a clear partition of the original set intosubsets, in which each point is included only in one cluster after the partition. However, it is well known that such a restriction is not always true. It is often necessary to make such kind of partition, which allows determining the degree of membership of each object for each set. In this case it is advisable to use fuzzy clusteranalysis methods. Problems in this formulation arouse interest of specialists dealing with geology, geophysics, oil- and gas-well drilling and oil and gas production. One ofthe most important results of the study of lost circulation zones is determination of the coefficient of lost circulation intensity. Purpose. Estimation of drilling mud lost circulation during drilling and emerging risks.
В даний час завдання кл&астер-аналізу, або автоматичної класифікації, отримали широке застосування в різних областях, зокрема, економіці, соціології, медицині, геології та інших галузях, усюди, де є множини об"єктів довільної природи, які необхідно автоматично розбити на гр&упи однорідних об"єктів за їх ознаками "подібності-відмінності". В останні роки ці методи широко застосовуються в задачах аналізу інформації. Традиційні методи кластер-аналізу припускають чітке розбиття вихідних множин на підмножини, за якого кожна т&очка після розбиття потрапляє тільки в один кластер. Однак, як відомо, таке обмеження не завжди вірно. Найчастіше необхідно зробити розбиття так, щоб визначити ступінь належності кожного об"єкта до кожної множини. У цьому випадку доцільно використову&вати нечіткі методи кластер-аналізу. Завдання в такій постановці привертають інтерес фахівців, що займаються питаннями геології, геофізики, буріння свердловин і розробки родовищ нафти і газу. Одним із найважливіших результатів дослідження зон поглина&ння є визначення коефіцієнта інтенсивності поглинання. В настоящее время задачи кластер-анализа, или автоматической классификации, получили широкое применение в различных областях, в частности, экономике, социологии, медицине, геологии и других отрас&лях, всюду, где имеются множества объектов произвольной природы, которые необходимо автоматически разбить на группы однородных объектов по их признакам "сходства-различия". В последние годы эти методы широко применяются в задачах анализа информации. &Традиционные методы кластер-анализа предполагают четкое разбиение исходного множества на подмножества, при котором каждая точка после разбиения попадает только в один кластер. Однако, как известно, такое ограничение не всегда верно. Зачастую необходи&мо произвести разбиение так, чтобы определить степень принадлежности каждого объекта к каждому множеству. В этом случае целесообразно использовать нечеткие методы кластер-анализа. Задачи в такой постановке привлекают интерес специалистов, занимающихс&я вопросами геологии, геофизики, бурения скважин и разработки месторождений нефти и газа. Одним из наиболее важных результатов исследования зон поглощения является определение коэффициента интенсивности поглощения.
В настоящее время задачи класт&ер-анализа, или автоматической классификации, получили широкое применение в различных областях, в частности, экономике, социологии, медицине, геологии и других отраслях, всюду, где имеются множества объектов произвольной природы, которые необходимо а&втоматически разбить на группы однородных объектов по их признакам "сходства-различия". В последние годы эти методы широко применяются в задачах анализа информации. Традиционные методы кластер-анализа предполагают четкое разбиение исходного множества&
