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FindClusters[{e1, e2, ...}]
を同種の要素ごとにクラスタにまとめる．
FindClusters[{e1->v1, e2->v2, ...}]
各クラスタの 
に対応する 
を返す．
FindClusters[{e1, e2, ...}->{v1, v2, ...}]
同じ結果を返す．
FindClusters[{e1, e2, ...}, n]
を厳密に n 個のクラスタに分割する．
詳細とオプション
- FindClusters[{e1, e2, ...}, DistanceFunction->f]は，ペアになった要素を，要素間の距離
が大きいほど類似性が低いものとして扱う． 
が数のベクトルである場合，FindClustersはデフォルトにより，事実上ユークリッド距離関数EuclideanDistanceを使用する．
がTrueとFalseからなるリストの場合，FindClustersはデフォルトにより，一致しない要素の正規化された割合に基づいて距離関数を使用する．
が文字列である場合，FindClustersはデフォルトにより，ひとつの文字列から別の文字列に移る際に必要な点の変更の数に基づいて距離関数を使用する．- 画像については，FindClusters[{img1, img2, ...}, DistanceFunction->f]は事実上DistanceFunction->(ImageDistance[#1, #2, DistanceFunction->f]&)を使う．
- Methodオプションを使って，異なるクラスタ化のメソッドが指定できる．以下は可能な設定の例である．
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"Agglomerate" 階層的なクラスタ化を求める "Optimize" 局所的最適化によるクラスタ化を求める
バージョン 6 の新機能 | バージョン 9 での修正機能
