$\renewcommand{\Re}{\mathbb{R}}$Given a set $P$ of $n$ points in $\Re^d$, consider the problem of computing $k$ subsets of $P$ that form clusters that are well-separated from each other, and each of them is large (cardinality wise). We provide tight upper and lower bounds, and corresponding algorithms, on the quality of separation, and the size of the clusters that can be computed, as a function of $n,d,k,s$, and $\Phi$, where $s$ is the desired separation, and $\Phi$ is the spread of the point set $P$.

翻译：$rerenefreencommand\ rehurmathbb{R ⁇ $ $ 给定了一套以美元计点的固定美元, 以美元计点, 考虑计算美元子集的问题。 美元子集组成了相当分开的组合体, 美元子集, 美元子集, 美元子集组成了相当的组合体, 并且每个组合体都是很大的( 心智智慧的 ) 。 我们提供严格的上下界限和相应的算法, 说明分离的质量, 以及可以计算出来的组群规模大小, 函数为 $, d, k, 美元和 $/ Phi$, 美元是理想的分离, 美元是设定为P美元的点的差。 $\ Phi$是设定的差。