Мультипараметрический характер системной организации целенаправленного поведения человека предполагает использование методов многомерной статистики для выделения относительно однородных групп испытуемых, различающихся по результативности деятельности
(Славин М.Б., 1989).
Для этой цели мы использовали методику кластерного анализа. Процедура кластерного анализа достаточно широко распространена в медико-биологической сфере для выявления неоднородности выборок по исследуемым параметрам, когда экспертная оценка и разделение на группы сложно реализуемы или требуется формализация данной процедуры. Технология представляет собой совокупность алгоритмов и математических методов, используемых для формирования групп близких между собой объектов по информации о статистических расстояниях или связях (мерах близости) между ними (Боровиков В.П.,
2008; Халафян А.Е., 2007).
Метод кластеризации достаточно широко используется в клинической и экспериментальной медицине, в частности при выделении групп симптомов, создании моделей синдромного подхода в диагностике, моделировании поведенческой деятельности, создании деревьев дифференциальной диагностики, разделении клинической группы на подгруппы (Бяловский Ю.Ю., 1996; Карасев Р.П., 2009; Хромушин В.А., Еськов В.М., Хетагурова А.К., 2016; Юдин В.Н., 2007; Morgan V.L., GoreJ.C., Abou-Khali B., 2007; Van Roodenet al., 2010; Groppel G., Kapitany T., Baumqarthner C., 2000; Van't Ent D. et al., 2003).
В представляемой работе для решения задачи классификации испытуемых применялись два метода кластерного анализа: иерархический кластерный анализ (метод иерархического дерева) для принятия решения о числе кластеров, на которое целесообразно разбить
исходное множество испытуемых, и метод К-средних (Миркин Б.Г., 2011). Для оценки расстояния между кластерами был использован квадрат евклидового расстояния, определенный с использованием стандартизированных значений, как дистанционная мера и «манхэттенское расстояние» («расстояние городских кварталов»). Кластеризация осуществлялась последовательно тремя методами (одиночной, полной и средней связи), и окончательное решение принималось только в случае сходной классификации объектов (Леончик Е.Ю., Савастру О.В., 2007).