В статье сделан обзор существующих подходов к решению задачи кластерного анализа. Рассматриваются новые разработки в области кластерного анализа, основанные на привлечении ансамблей алгоритмов и логических моделей. Описываются преимущества таких алгоритмов. Ансамблевые методы позволяют значительно повысить устойчивость группировочных решений. Логические модели позволяют группировать разнотипные данные, а также давать объяснение результатов анализа на языке логических высказываний. Формулируются перспективные направления развития кластерного анализа. Материал подготовлен в рамках Всероссийского конкурсного отбора обзорно-аналитических статей по приоритетному направлению ''Информационно-телекоммуникационные системы'' (http://www.ict.edu.ru/itkonkurs2008/).
