Алгоритм Максимина

Алгоритм Максимина — эвристический метод выбора центров, описываемый в отечественной традиции кластерного анализа у Б.Г. Миркина и Н.Г. Загоруйко. **Основная идея:** Сначала выбираются наиболее удаленные друг от друга объекты, которые становятся начальными центрами. Затем новые центры добавляются только в том случае, если расстояние от объекта до уже выбранных центров превышает заданный порог. **Критерий:** Для объекта $x_i$ вычисляется расстояние до ближайшего выбранного центра: $d_i = \min_j \rho(x_i, c_j)$. Если максимальное значение $d_i$ превышает порог $T$, соответствующий объект становится новым центром. **Преимущества:** Метод прост, быстро работает и может использоваться для предварительной инициализации центров перед K-Means. **Ограничения:** Результат зависит от порога $T$ и выбранной метрики расстояния. Метод является эвристическим и не гарантирует оптимального разбиения.