Об одном робастном подходе к поиску центров кластеров

Предложен новый подход к построению алгоритмов кластеризации $k$-means, в котором вместо евклидова расстояния используется расстояние Махаланобиса. Подход основан на минимизации дифференцируемых оценок среднего значения, нечувствительных к выбросам. На иллюстративных примерах убедительно показана возможность устойчивости предложенного алгоритма по отношению к большим объемам выбросов в данных.