Доброго времени суток!
Есть такая (в общих чертах) задача:
Дана двумерная плоскость с дискретными координатами. Для произвольной области на этой плоскости можно вычислить некоторое значение, характеризующее эту область. Значение зависит от свойств точек в области. Если рассматривать малые области, то их характеристические значения могут сильно варьироваться, но, начиная с некоторого размера областей, их характеристические значения попадают в один из небольшого числа классов (классы и соответствующие им характеристические значения заранее не известны, известно только что их мало). На плоскости выделена прямоугольная область - нужно кластеризовать ее содержимое по характеристическому значению подобластей. Т.е. в результате нужно разбиение области на части, так, что характеристические значения частей существенно различаются между собой, при этом каждую часть можно поделить на более маленькие составляющие и их характеристические значения будут близки друг другу.
В такой постановке задача вменяема? Из того, что я помню об алгоритмах кластеризации, следует, что они работают с характеристиками точек, а не их множеств. Можно свести эту задачу к какому-нибудь стандартному алгоритму? В общем, буду рад комментариям, соображениям и советам по формализации/решению такой задачи.
