Рассматривается задача исследования крупномасштабной системы управления, которая состоит из большого числа объектов, каждый из которых характеризуется набором разнородных параметров. В работе, для решения поставленной задачи, предлагается исследовать структуру взаиморасположения этих объектов в пространстве информативных параметров. Это позволяет существенно повысить эффективность анализа функционирования системы, а также устойчивость процедур принятия управленческих решений. Для выявления такой структуры разработан специальный комплекс алгоритмов интеллектуального анализа сложно организованных данных, а также процедур экспертной коррекции. Комплекс включает в себя следующие алгоритмы: структурно-классификационного анализа данных (СКАД), выбора информативных параметров, выбора начальных условий для алгоритмов классификации, выбора «оптимального» числа классов, заполнения пропущенных наблюдений, а также процедуры экспертной коррекции результатов работы этих алгоритмов. Проведен теоретический анализ различных вариантов алгоритма СКАД, доказаны теоремы о сходимости алгоритма к локальному экстремуму соответствующего критерия качества.