Використовуючи особливості роботи нечітких методів кластеризації, побудованих на прототипах, уперше була реалізована система кластеризації в парадигмі нечіткої логіки типу-2, що працює повністю в on-line режимі. Використання такого потужного інструменту продемонструвало свою ефективність на зростаючих вибірках даних, у яких спостерігається суттєвий дрейф характеристик із часом: поява й зникнення кластерів, зміна їх характерних масштабів і щільності, міри перетину тощо. Проведено експериментальне дослідження властивостей і характеристик розроблених методів, вирішена низка практичних задач.