Стоит задача реализации алгоритма кластеризации на основе нечетких отношений (необходимо для кластеризации торговых точек на карте). 
Реализовывал алгоритм методом К-средних, но заказчика не совсем устроило.

Короче основная проблема в том что я не могу нигде найти нормального описания этого алгоритма, возможно кто нибудь сталкивался и сможет объяснить нормальным языком принцип его работы.


Тута есть описалово: http://www.spellabs.ru/FuzzyRelationClastering.htm , но, честно говоря, ничего не понятно.

P.S. Особенно пугают такие фразы: 
"... На основании метрики определяется нечеткое отношение, обладающее свойствами четкой рефлексивности и нормальной -симметричности. Строится транзитивное замыкание отношения, позволяющее определить для каждого значения в диапазоне от 0 до 1 отношение эквивалентности на исходном множестве ..."   

Заранее спасибо!

Честно сказать, особо в математических основах я не копалась (подзабыла этот птичий язык), да и желания особого не было после фразы

Но зацепила фраза:

И тогда я не поняла, причем тут нечеткая логика и n^4, если для решения этой задачи можно использовать так называемые методы "выращивания" (точно не помню). Короче, начинаем с какого-то элемента и присоединяем всех, кто близко лежит хоть к одному из элементов множества. "Близко лежит" тоже как-то определить надо. А дальше осматриваем окружающее текущий кластер пространство на предмет возможных кандидатов на включение. И это будет сильно не n в четвертой, если, конечно, не вычислять каждый раз расстояние кандидатом и между всеми точками кластера.

Что именно не устроило? Вы использовали k-means++ и евклидову метрику?