Die Graphvisualisierung ist die fachübergreifende Disziplin, die Beziehungen zwischen Elementen visualisiert. Sie bildet eine effizientes Werkzeug für die Analyse abstrakter Daten. Einzelne Elemente lassen sich dabei unter verwendung spezieller Metriken zu Mengen gruppieren. Die Gruppen besitzen spezielle Eigenschaften bzw. stehen untereinander sehr in Relation. In den vergangenen Jahrzehnten wurden diese Gruppen meist mit Hilfe einer eindeutigen Zuordnung der Elemente in der Gruppen gebildet. Weiterentwicklungen der Detektionsalgorithmen in den vergangen Jahren ermöglichen nun aber auch eine Betrachtung unscharfer Zugehörigkeiten. Für diese sind jedoch die Verwendeten Visualisierungansätze nicht ohne Anpassungen anwendbar. Ziel der vorliegenden Bachelorarbeit ist es, Methoden zur Visualisierung von unscharfen Gruppenzugehörigkeiten innerhalb von Netzwerken zu entwickeln. Es wird dazu zuerst der verwendete Fuzzy-Clustering-Algorithmus vorgestellt. Auf den Ergebnissen des Algorithmus aufbauend, werden neue Ansätze für Visualisierung der unscharfen Gruppenzugehörigkeiten erarbeitet. Sie werden abschließend in zwei Fallstudien angewandt und bewertet.