В работе описана методика и результаты компьютерного моделирования комплексного алгоритма автоматической классификации, базирующегося на методе потенциальных функций. Основное внимание уделялось проверке эффективности алгоритма m-локальной оптимизации и выбора оптимального (в заданном смысле) числа классов при автоматической классификации [1] в широком диапазоне значений свободных параметров, а также уровня случайных помех. При моделировании серьёзное внимание уделялось методике формирования тестовых массивов данных «объект-признак».