Los conjuntos difusos intuitionísticos (IFSs) proporcionan un marco matemático basado en conjuntos difusos para describir la vaguedad en los datos. Encuentra aplicaciones interesantes y prometedoras en diferentes dominios. Aquí, desarrollamos un algoritmo de means C possibilístico difuso intuitionístico (IFPCM) para agrupar IFSs mediante la hibridación de conceptos de FPCM, IFSs y medidas de distancia. IFPCM resuelve problemas inherentes encontrados con la información sobre los valores de membresía de los objetos en cada grupo al generalizar la membresía y la no membresía con un grado de vacilación. El algoritmo se extiende para agrupar conjuntos difusos intuitionísticos de valores intervalares (IVIFSs) lo que conduce a means C possibilístico difuso intuitionístico de valores intervalares (IVIFPCM). El algoritmo de agrupamiento tiene grados de membresía y no membresía como intervalos. La información sobre los grados de membresía y tipicidad de las muestras a todos los grupos es proporcionada por el al
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