Для выявления закономерностей строения сложных систем целесообразно в первую очередь собранные данные разложить "по полочкам", классифицировать. Вопросы кластерного анализа рассмотрены в учебнике А. М. Дуброва, В. С. Мхитаряна, Л. И. Трошиной.
Стремление собрать похожие объекты "в кучу" вполне понятно, поскольку именно классификация помогает исследователю ориентироваться в огромном многообразии объектов и тем самым является средством экономии памяти. В общем виде классификации позволяют, с одной стороны, относить объекты к одному из классов, а с другой — формировать сами "образы", число которых заранее может быть неизвестно.
Таким образом, анализ структуры данных — необходимый этап проводимых исследований. Особую актуальность классификационные построения приобретают при разработке новых информационных технологий, предназначенных для исследования сложных систем.
Рассмотрению подлежат в основном детерминистские методы построения и исследования систем-классификаций, основанные на качественных и количественных признаках.
