В данной работе предлагается альтернативный поход к классификации по качественным признакам, отличющийся от известных подходов тем, что вместо сравнения кортежа значений признаков тестового объекта с аналогичными кортежами значений признаков объектов обучающей выборки в данном подходе производится независимое попарное сравнение каждой пары значений соответствующих кортежей признаков сравниваемых объектов. Это позволяет сформировать матрицу весов признаков для каждого тестового объекта, более детальную, чем ближайшая окрестность тестового объекта. В рамках данного подхода предлагается простой алгоритм классификации, обладающий рядом важных особенностей в плане интерпретиции результатов классификации. Качество алгоритма проверялось на примере несбалансированной выборки из известного репозитария UCI, Важной особенностью алгоритма является то, что он обеспечивает хорошую точность классификации объектов «малых» классов.