Это метод автоматизированного анализа данных, позволяющий выделить во множестве объектов такие подмножества, которые обладают определенным уровнем сходства друг с другом (близости по значимым признакам). Другое название КА — автоматизированная классификация. В отличие от факторного анализа, который применяется по отношению к признакам (параметрам, описывающим объекты), кластерный анализ применяется, как правило, по отношению к самим объектам. Если продукт факторного анализа — это пространство, в котором первичные признаки группируется в более крупные координатные оси (факторы), то продукт КА — это дерево классификации (дендрограмма). В случае хорошо структурированных данных объекты, попавшие в один кластер (оказавшиеся на одной ветке дерева), оказываются расположенными рядом и в пространстве главных факторов, так что эти объекты можно изобразить в этом пространстве очерченными определенным «кругом» (в общем многомерном случае это эллипсоид). Но чаще всего в гуманитарных науках такую стройную картину получить не удается и приходится выделять кластеры, которые не имеют сферической или эллипсоидной формы и даже являются пересекающимися множествами (их границы накладываются друг на друга). С помощью КА психологи анализирует массивы данных теста личностных конструктов и других методик шкалирования (подобных «семантическому дифференциалу»). Высокая дифференцированность категориальной системы испытуемого (когнитивная сложность) выражается в наличии более стройного дерева с большим количеством веток и большим числом «разветвлений» (узлов ветвление), что соответствует более богатому репертуару различительных признаков. См. также словарные статьи «Факторный анализ», «Личностное семантическое пространство», «Субъективное пространство конкуренции», «Когнитивная сложность», «Когнитивная простота», «Личностные конструкты».