Настоящая работа представляет системный подход к анализу и группировке многомерных наборов данных, содержащих пространственные координаты, метрические параметры окружающей среды и целевые переменные классификации. В статье описываются методы подготовки данных, выявления закономерностей, кластеризации наблюдений и оценки качества группировки. Практические примеры демонстрируют применение алгоритмов машинного обучения для выделения однородных групп и идентификации критических участков на основе многоусловной логики классификации. Аналитика больших наборов данных требует применения специализированных методов обработки и классификации...