Алгоритмы глобальной оптимизации применены для решения задач четкой и нечеткой кластеризации данных. С их помощью при использовании разных функционалов путем моделирования в системе компьютерной математики MATLAB определены центры, границы раздела, форма кластеров. Показано, что центры кластеров, определенные алгоритмами patternsearch и методом К-средних совпадают. Преимущества алгоритмов глобальной оптимизации заключаются в единстве подхода, близости решения к оптимальному решению, отсутствии требований непрерывности и дифференцируемости целевой функции, учете линейных и нелинейных ограничений, накладываемых на переменные. Обсуждены области применения автоматической кластеризации при обработке треков в физике высоких энергий, результатов глубинного зондирования Земли, геохимических данных, изображений.