Метод мягкой интерпритации результатов нечеткой кластеризации

В статье предложен новый метод интерпретации результатов нечеткой кластери­зации, который позволяет осуществить автоматический выбор порога, по которо­му производится выделение множеств наиболее информативных элементов нечетких классов. Эффективность нового метода иллюстрируется на примере обработки ре­зультатов нечеткой кластеризации нечетких данных.