В данном контексте правильным ответом будет «кластерный анализ». Давайте разберем, что это такое и как он работает.

Кластерный анализ – это многомерная статистическая процедура, используемая для группировки объектов (например, людей, товаров, событий) в такие группы (кластеры), которые имеют высокую степень внутренней однородности и низкую степень схожести с объектами из других групп.

Вот основные шаги, которые обычно включает в себя кластерный анализ:

1. Сбор данных: На первом этапе необходимо собрать данные о выборке объектов. Это могут быть различные характеристики, такие как возраст, доход, предпочтения и т.д.
2. Предварительная обработка данных: Данные могут содержать пропуски или выбросы, которые нужно обработать. Также может потребоваться нормализация данных, чтобы привести их к единому масштабу.
3. Выбор метода кластеризации: Существует несколько методов кластеризации, таких как иерархическая кластеризация, k-средних, DBSCAN и другие. Выбор метода зависит от особенностей данных и целей анализа.
4. Определение числа кластеров: В некоторых методах необходимо заранее определить количество кластеров. Для этого могут использоваться различные критерии, такие как метод локтя или силуетный анализ.
5. Проведение кластеризации: На этом этапе применяется выбранный метод для группировки объектов в кластеры.
6. Интерпретация результатов: После кластеризации важно проанализировать полученные группы, чтобы понять, какие характеристики делают их однородными и как они отличаются от других групп.
7. Визуализация: Для лучшего понимания результатов кластеризации может быть полезно визуализировать данные и полученные кластеры, например, с помощью графиков или диаграмм.

Таким образом, кластерный анализ позволяет эффективно группировать объекты на основе их характеристик, что может быть полезно в различных областях, таких как маркетинг, социология, биология и многих других.