Предлагается методика формирования альтернативно адаптивных алгоритмов. Знания вырабатываются с использованием показателей степени превосходства и области превосходства алгоритмов. Для адаптации к исходным данным алгоритмов выявляются их атрибуты, по ним исходные данные кластеризуются методом максиминного расстояния. Экспериментально исследованы возможности их применения к решению задачи сжатия данных без потерь.
