В последние годы большое развитие получило решение прикладных задач классификации распознавания и прогнозирования. Во многих реальных случаях схема решения остается одинаковой, множество возможных решений разбивается на подмножества таким образом, что в одно подмножество попадают решения, близкие в некоторой метрике. В дальнейшем решения, попавшие в одно подмножество, не различаются, а все объекты, соответствующие этим решениям, зачисляются в один класс. Информация описываются прошлый опыт представляется в следующем виде: различные объекты некоторым образом описываются и их описания разделяются на конечное число непересекающихся классов. При возникновении нового объекта принимается решение о зачислении его в тот или другой класс. Предлагается выбрать такой обобщенный алгоритм, чтобы на нем достигалось экстремальное качество прогнозирования. Рассмотрим алгоритмические модели для решения классификационных задач. Можно выделить среди этих моделей наиболее часто встречающиеся при решении задач прикладного характера. В данной работе предлагается алгебраический подход к распознаванию с непересекающимися классами и разрабатывается алгебраический метод решения задач распознавания.