Метод, который вы ищете, называется кластерный анализ. Это статистический метод, который позволяет разделить набор данных на подгруппы или кластеры на основе определенных признаков или характеристик.

Давайте рассмотрим основные шаги, которые используются в кластерном анализе:

1. Сбор данных: Сначала необходимо собрать данные, которые вы хотите проанализировать. Это могут быть количественные или качественные данные.
2. Выбор признаков: Определите, какие признаки (или характеристики) вы будете использовать для разделения данных на кластеры. Это могут быть, например, возраст, доход, предпочтения и т.д.
3. Нормализация данных: Если ваши данные имеют разные масштабы, рекомендуется их нормализовать, чтобы избежать искажения результатов. Это может быть сделано с помощью различных методов, таких как стандартизация или минимаксное преобразование.
4. Выбор метода кластеризации: Существует несколько методов кластеризации, таких как K-средние, иерархическая кластеризация, DBSCAN и другие. Выберите тот, который подходит для ваших данных и целей анализа.
5. Проведение кластеризации: Используйте выбранный метод для разделения данных на кластеры. На этом этапе алгоритм будет анализировать данные и группировать их по схожести.
6. Анализ результатов: После кластеризации проанализируйте полученные группы. Посмотрите, какие характеристики общие для каждой группы, и сделайте выводы.
7. Визуализация данных: Для лучшего понимания результатов кластеризации может быть полезно визуализировать данные, например, с помощью графиков или диаграмм.

Кластерный анализ широко используется в различных областях, таких как маркетинг, биология, социальные науки и многие другие, для выявления скрытых закономерностей и группировок в данных.