خوارزمية الجار الأقرب الضبابي

تصنيف الأشياء هو مجال مهم للبحث والتطبيق في مجموعة متنوعة من المجالات. في حال وجود معرفة كاملة بالاحتمالات الكامنة، توفر نظرية قرار بايز معدلات خطأ مثالية. في الحالات التي لا تتوافر فيها هذه المعلومات، تستخدم العديد من الخوارزميات المسافة أو التشابه بين العينات كوسيلة للتصنيف. غالبًا ما يُستخدم قاعدة قرار الجار الأقرب K في مشاكل التعرف على الأنماط هذه. ومن الصعوبات التي تبرز عند استخدام هذه التقنية هو أن كل عينة معنونة تُعطى أهمية متساوية في تحديد عضوية الفئة للنمط المراد تصنيفه، بغض النظر عن "تماثلها". يتم إدخال نظرية المجموعات الضبابية في تقنية الجار الأقرب K لتطوير نسخة ضبابية من الخوارزمية. تم اقتراح ثلاث طرق لتعيين الاشتراكات الضبابية للعينات المعنونة، وتم عرض النتائج التجريبية ومقارناتها مع النسخة الصارمة.