Задача поиска максимально большого кластера схожих векторов

[ilghiz]

Добрый день,

пусть у нас заданы $a_i \in {\mathbb R}^K, i=1,\dots,N$, мне надо разбить эти вектора на несколько неизвестных мне заранее групп, что внутри каждой группы расстояния по Евклидовой норме между векторами групп будет существенно меньше, чем любое расстояние между самими группами.

Понятно, что эвристические алгоритмы есть, можно, например, вначале поискать минимальное расстояние между любой парой, потом к ним добавить еще все вектора, которые находятся "близко", и вычесть это все из множества векторов. Далее поступить с остатком, и так далее. Тогда мы рано или поздно получим какую-то группировки векторов на кластеры.

Можно искать центр масс, разбивать на два кластера так, чтобы между ними было максимальное расстояние. Далее рекуррентно поступать для каждого из таких кластеров.

Скажите, пожалуйста, как такая постановка задачи называется, чтобы посмотреть литературу и не изобретать велосипед?

Спасибо!

[Pphantom]

Так и называется - кластерный анализ, разнообразных алгоритмов действительно довольно много.

[ilghiz]

Спасибо большое!!! Да, задавал в гугле много всяких лишних слов, а просто на кластерный анализ не додумался погуглить, а в те стародавние времена когда я еще был студентом, это в нумерике еще не обсуждалось.