Such mal nach sompak. Erstellt eine Selbstorganisierende Merkmalskarte (auch Kohonen-Netzwerk genannt), auf die Du dann Deine Eingabevektoren Eintragen lassen kannst.

Alternativen sind k-Means, LVQ, RBF, SVM, wobei die beiden ersten leichter zu handhaben und zu verstehen sind.

EDIT: Was am besten geeignet ist, hängt auch davon ab, wie Du analysieren willst. SOM bildet die Cluster selbständig. k-Means und LVQ haben eine vorgebene Zahl von Cluster, wobei es aber Trainingsmethoden für LVQ gibt, die die Anzahl an Ausgabeneuronen (=Clustern) dynamisch bestimmt.

RBF und SVM funktionieren etwas anders. Die sind IIRC besser geeignet, wenn Du schon eine grobe Vorstellung der Clusterzentren hast, ansonsten dauert das Training recht lange bzw. werden die Ergebnisse nicht immer so toll.