Возможности кластеризации сложной графической информации в соответствии с топологическими свойствами фазового пространства динамической системы распознавания образов

Описываются практические возможности группировки многомерных данных, используемых в задачах динамического распознавания образов, по признаку их контекстной принадлежности областям притяжения аттракторов системы. Критерии принадлежности вводятся на базе евклидового определения расстояния в подпространстве с неортонормированным базисом.