Аппроксимационный метод кластерного анализа по правилу $k$ ближайших соседей

Рассматривается метод кластерного анализа, основанный на аппроксимации матрицы попарных расстояний между наблюдениями матрицей отношения эквивалентности. Оценка качества аппроксимаций строится по правилу $k$ ближайших соседей. Для вероятностной модели исходных данных показывается, что результирующая кластеризация сильно состоятельна для кластеризации заданного уровня плотности. Приводятся результаты эксперимента.