是的，这是一个经典的基于图的聚类问题，其中每个位置都是一个节点，并且您知道它们之间的距离。忘记可能很复杂的图和基于图的算法的概念，我直接跳到你的答案。

最著名的算法是光谱聚类。那里有很多教程，并且在包括 Java 在内的所有编程语言中都得到了很好的实现。

如果您不熟悉数学术语，我会简要解释，但不要惊慌。它们非常直观且简单。你只需要遵循一个好的教程。

1. 计算相似度矩阵（在文献中通常称为亲和矩阵）。当你有距离矩阵时，你有几种方法可以做到这一点。最简单的从说开始$sim = \frac{1}{dist}$直到更复杂的使用高斯核来计算相似度。
2. 从相似度矩阵中计算拉普拉斯矩阵。
3. 计算特征向量和特征值，以便将数据点嵌入到它们的特征空间中（就像我们在 PCA 中所做的一样）
4. 使用简单的聚类算法（如 K-Means）对该空间中的点进行聚类