Es werden die mathematischen Methoden und algorithmischen Verfahren der Clusteranalyse im Hinblick auf Bedeutungsrepräsentationen untersucht. Im Rahmen der deskriptiven und explorativen Datenanalyse werden die Voraussetzungen und Bedingungen des clusteranalytischen Ansatzes und die Möglichkeiten seiner Anwendung diskutiert, die zur adäquaten Ermittlung und Beschreibung von Gruppierungen von Bedeutungspunkten im semantischen Raum verwendet werden, welche nach räumlicher Lage und topologischen Nachbarschaften den Ähnlichkeiten von Bedeutungen sprachlicher Zeichen in Texten entsprechen. Dabei ist die große Anzahl frei wählbarer Parameter und der Einfluß, den jede Wahl eines der bekannten clusteranalytischen Verfahren in Bezug auf die vorauszusetzenden Vorkenntnisse von der Struktur der zu untersuchenden Daten auf die Güte der erwartbaren Ergebnisse hat, eine bekannte Schwäche der Clusteranalyse. Diese generelle Problematik belastet die Abschätzbarkeit von Erfolg und Adäquatheit unüberwachter Klassifikationsverfahren weit über die quantitativ-linguistischen Untersuchungen in der Gebrauchssemantik hinaus. Deshalb wird ein neues Verfahren entwickelt, welches den analysierten Daten in geringerem Maße als bisher Strukturen aufprägt und in höherem Maße als bisher von den analysierten Daten und ihren Strukturen gesteuert wird.