В статье рассматриваются основные проблемы кластерного анализа, связанные с тем, что: а) параметры обобщенного образа кластера вычисляются как средние от исходных объектов (классов) или центры тяжести; б) в качестве критерия сходства используется евклидово расстояние или его варианты, некорректные в неортонормированных пространствах, которые обычно и встречаются на практике; в) кластерный анализ проводится на основе исходных переменных или матрицы сопряженности, зависящих от единиц измерения по осям, для формализации которых используются шкалы различных типов. По этим причинам результаты кластеризации часто не понятны специалистам и не поддаются содержательной интерпретации, не согласующиеся с оценками экспертов, их опытом и интуитивными ожиданиями. Предлагается идея решения перечисленных проблем.
автоматизированный системно-когнитивный анализ, интеллектуальная система «эйдос», когнитивное пространство, агломеративная кластеризация