mikron, скажу нелицеприятно и прямолинейно.

Статистика сама ничего не выявит. Ей надо знать, что важно выявлять. Ей мало формальных закорючек. Ей нужна и семантика закорючек. Как пример см. "факторный анализ".

Если вам нужно универсальное решение (а в каких пределах универсальное?). И вам хочется сферической близости , однако тоже универсальной. Тогда вся теория неровных сеток, распознавания образов, нечётких множеств и статистики к вашим услугам в полном объёме. Выбирайте сами что и как оттуда взять и как настроить.
В частности опробуйте Кохонена для автоматического выделения кластеров с заранее неизвестным кол-вом кластеров. Только её как-то поучить придётся на представительном объёме логов (в сферическом случае до 1/3 от всех логов). Но для этого логи вам придётся почитать лично. В конце-концов м.б. сетка сообразит чего вы от неё хотите. Увы вам, сеткам тоже трэба семантики.

Ещё можете попробовать нечто, что скрывается внутри тындекса. Читайте основы. Например метод LSA.

Наконец, вопрос, к-рый ещё никто не задал: "Ужели у вас там в Germany / Stuttga совсем плохо со спецами, вкл. вас лично, коли вы здесь спрашиваете и не можете пояснить компетентно заданные встречные вопросы?"

P.S. На самом деле ничего противо личного не имею. Написал исключительно о вашей компетенции.