Правильный ответ на ваш вопрос - c. Параметрический кластерный анализ.

Давайте разберем, почему именно этот вариант является правильным, а также объясним основные концепции, связанные с ним.

• Параметрический кластерный анализ: Этот метод классификации данных предполагает, что мы имеем дело с известным законом распределения данных. Это означает, что мы можем использовать параметры распределения (например, среднее и стандартное отклонение) для определения кластеров в данных.
• Обучающая выборка: В данном случае, когда мы говорим, что обучающая выборка не используется, это указывает на то, что мы не обучаем модель на конкретных примерах, а полагаемся на заранее известные параметры распределения.
• Сравнение с другими вариантами:
  • Декомпозиция распределений: Этот подход больше связан с разложением сложных распределений на более простые компоненты и не обязательно подразумевает классификацию.
  • Параметрический корреляционный анализ: Этот метод используется для оценки зависимости между переменными, но не включает в себя классификацию данных.

Таким образом, параметрический кластерный анализ является подходом, который соответствует условиям вашего вопроса. Он основан на известных параметрах распределения и не требует использования обучающей выборки для классификации данных.