В статье обосновывается целесообразность сочетания визуального и кластерного анализа в региональных исследованиях. Актуальность работы обусловлена необходимостью совершенствования инструментария многомерной классификации регионов в условиях нарастания внешних и внутренних шоков, требующего не только формализации группировок, но и содержательной интерпретации результатов. Определены цель и задачи исследования, включающие систематизацию подходов к визуализации многомерных данных, характеристику методов кластерного анализа, обоснование формальных критериев оценки качества кластеризации (метод «локтя», индекс силуэта, индекс Данна), выявление методологических ограничений и определение перспективных направлений развития комбинированного подхода. Раскрыта роль визуального анализа как этапа предварительной структуризации данных, позволяющего формировать гипотезы о наличии естественных группировок. Показаны возможности метода k-средних для формализации выделенных групп. Особое внимание уделено исследованию шокоустойчивости регионов как перспективному направлению применения метода, предполагающему переход от статической к динамической кластеризации с использованием показателей резистентности и восстанавливаемости. Сделаны выводы о методологической обоснованности комбинированного подхода и направлениях его дальнейшего развития в контексте интеграции с пространственным анализом и методами машинного обучения.