В докладе даны новые постановки задач интеллектуального анализа данных. Для решения этих задач в рамках методологии структурно-классификационногоисследования сложно организованной информации разработаны новые методы и алгоритмы: снижения размерности пространства исходных параметров, позволяющие повысить эффективность алгоритмов интеллектуального анализа данных; формирования пространства информативных параметров, размерность которого существенно меньше раз-мерности исходного пространства; интеллектуального структурного анализа объектов(кластеризации) и построения сжатого описания исследуемого множества объектов в многомерном пространстве информативных параметров для различных функционалов качества структуризации, как в детерминированной, так и в размытой постановке. На базе вариационного подхода разработаны новые рекуррентные реализации структурно-классификационных алгоритмов, проведен их теоретический анализ и компьютерное моделирование.