В статье предложена оригинальная классификация методов построения алгоритмических систем, в основу которой положены возможные результаты кластеризации и по-следующего распознавания исходных и промежуточных данных алгоритма. Важным результатом предложенной классификации является новый подход к построению алгоритмических систем, состоящий в том, что при достаточно надёжной кластеризации входов алгоритма возможно назначение рациональных алгоритмов для устойчивых кластеров входных данных и выбор алгоритма для текущего входа по результату решения задачи распознавания этого входа в многомерном пространстве параметров.