Кластерный анализ является одним из основных методов предварительной классификации большого количества информации. Актуальной задачей остаётся определение момента остановки процесса кластеризации. Можно рассмотреть кластерный анализ данных методом «одиночной связи» в виде дискретного случайного процесса и определить момент остановки с помощью квадратичных форм погрешности приближения «минимальных расстояний» функцией. В статье даётся определение «аппроксимационно-оценочным критериям». Применён один из критериев для кластеризации множества из 33 точек.