Для использования результатов классификации в прикладных задачах существенна не только «экономность» представления информации, но и удобство для специалиста интерпретировать полученную структуризацию в содержательных терминах. Представление в виде набора эталонов классов и стандартных отклонений удобно для компьютера, но мало что говорит самому специалисту. В работе описаны три алгоритма построения содержательно хорошо интерпретируемых классификаций: покоординатная, спрямляющая, содержательно-экспертная. Для алгоритмов покоординатной и спрямляющей классификации множество значений ка-ждого показателя разбивается на небольшое число диапазонов. При этом классификация фактически задаётся набором границ этих диапазонов. Как только границы диапазонов определены, каждый объект получает описание в виде позиционного кода, где число позиций равно числу показателей. Классом в такой классификации является совокупность объектов с идентичными кодами. Причём, если покоординатная классификация осуществляет для каждого показателя независимое от других разбиение на заданное число диапазонов, то спрямляющая классификация строится как аппроксимация некоторой многомерной классификации. В некоторых прикладных задачах возникает ситуация, когда каждый из имеющегося мно-жества объектов задан своим названием и содержательным описанием. Кроме того, экспертным путём задана, так называемая «содержательная» классификация, которая определяется назва-ниями и содержательным описанием классов. Требуется по этой информации о заданном мно-жестве объектов провести их классификацию. В работе предложен алгоритм содержательно-экспертной классификации для решения подобных задач.