В работе рассмотрены алгоритмы решения задачи кусочно-линейной аппроксимации сложной зависимости с использованием вариационного подхода к задачам классификационного анализа данных. Даются постановки этой задачи как для чёткой, так и для размытой классификаций. Рассматривается два способа нахождения глобального экстремума функционала - для случая конечного множества эталонов и для одномерного классификационного пространства. Для последнего случая построена рекуррентная схема Беллмана. Рассмотрен важный для приложений случай, когда одномерное классификационное простран-ство – выходной параметр.