Кластеризация - это разбиение множества объектов на классы, в каждом из которых объекты похожи друг на друга. Каждый объект описывается некоторым набором признаков x 1 , x 2 , ..., x n . Каждому объекту ставится в соответствие точка в n -мерном признаковом пространстве. Обычно в кластер-анализе выбирается метрика, которая характеризует меру сходства двух объектов (расстояние между соответствующими точками), и применяется некоторый алгоритм кластеризации, который позволяет разбить объекты на кластеры. В статье [1] был предложен так называемый ранговый метод кластеризации одномерных эмпирических данных. В этом методе не используется метрика. Имеются исходные эмпирические данные - набор положительных чисел w i ( i = 1, 2, ..., n ). Эти числа упорядочиваются по возрастанию, и каждому значению w ставится в соответствие порядковый номер - ранг r . Данные анализируются с помощью соотношения которое представляет собой модифицированный В.П. Масловым закон Ципфа (в [1] принято ...