В статье рассматривается применение статистического метода, а именно кластерного  анализа на примере исследования кардиологических данных. Использованы методы  классификации Data Mining для обработки кардиологических данных, анализа состояния  пациента. Целью данного исследования было поставлено проверка гипотезы о возможности  диагностики состояния здоровья сердца пациента, а также выявления у него патологий, при помощи анализа серий ЭКГ и выделения схожих кластеров по результатам данного проводимого анализа. Тематика применимости известных методов кластеризации применительно к обработке и анализу электрокардиограммам по признакам  подобия из форм ранее широко не исследовалась. В модели сердца, которая применяется в  данном исследовании, в основе явления возврата ФПУ является понятия состояния сердца, в качестве фиксируемого колебательного процесса. Но, с другой стороны, так как сердце  является автоколебательной системой и ему не требуется для начала колебаний получения энергии «возмущения», то при исследовании сердца вводится понятие  автовозврата ФПУ. Сердце можно рассматривать как распределенную автоколебательную  систему, которая имеет бесконечное число автовозвратов Ферми-Паста-Улама (ФПУ), при  которых вводится понятие кластера, получаемого в процессе серии сравнений ЭКГ спектров  Фурье друг с другом и выявления повторяющихся. Сравнение Фурье спектров ЭКГ  производится на основе явления возврата ФПУ, на основе визуального восприятия спектра.  Для этого было введено понятие формы спектра. Форма спектра – сглаженная кривая. В  ходе работы было произведено математическое моделирование работы сердца путем  использования разложения ФПУ и представлено формальное описание математической  модели сердца как система связанных клеток миоцитов, представляющих отдельные  автоколебательные степени свободы, описываемые системой связанных нелинейных  дифференциальных уравнений второго порядка как уравнения Ван дер Поля. Кластерный  анализ проводится на основе поиска схожих форм спектров Фурье, полученных путем  моделирования работы сердца ФПУ. Таким образом, разрабатывается система обработки  кардиологической информации, обеспечивающая персонифицированный мониторинг,  анализ и прогнозирование развития состояния пациента в реальном времени. Система  представляет собой устройство для съема ЭКГ и пульсовой волны, с помощью которого  сразу после окончания сбора данных пациента информация отправляется посредством  Интернет в облако для дальнейшей обработки, анализа и хранения. На данный момент были уже получены результаты: гипотеза подтвердилась. При математическом моделировании работы сердца ФПУ, на основе которых были выделены формы спектров Фурье, были  выделены кластеры, среди которых образовались различные подмножества как форм  спектров Фурье с патологиями, так и форм спектра Фурье здоровых людей. Из данного  проведенного исследования следует, что по результатам кластерного анализа  электрокардиограммы возможно отнести данную ЭКГ к какому-либо кластеру и тем самым  продиагностировать состояние кардиологического здоровья данного пациента.