さまざまな基準に従って分類できるデータ圧縮アルゴリズムはたくさんあります。最も一般的な分類方法の1つは、アルゴリズムの分割を2つのカテゴリに分割します。損失なし（ロスレス）と損失のある圧縮（損失）。

損失なし：
 - ハフマンアルゴリズム
-LAMPEL-ZIV-WELLアルゴリズム（LZW）
-Fanoアルゴリズム
 - シャノナファンアルゴリズム
 - バロー・ウイラーのアルゴリズム
-Defordのアルゴリズム
-Runlenaアルゴリズム

損失がある：
 - 生きているフィルターのアルゴリズム
-Haaraアルゴリズム
 - 離散コサイン変換のアルゴリズム（DCT）
 - 離散フクロウ変換（DWT）のアルゴリズム
 - ラドン変換アルゴリズム（ラット）


これらの各アルゴリズムには利点と短所があり、それらのそれぞれの有効性は特定の状況に依存します。たとえば、HuffmanやLZWなどの損失のないアルゴリズムはテキストファイルの圧縮に適していますが、HaaraやDCTなどの損失を持つアルゴリズムは、画像やオーディオファイルを圧縮するために広く使用されています。
Существует множество алгоритмов сжатия данных, которые можно классифицировать по различным критериям. Один из самых распространенных способов классификации - это разделение алгоритмов на две категории: без потерь (lossless) и со сжатием с потерями (lossy).

Без потерь:
- Алгоритм Хаффмана
- Алгоритм Лемпеля-Зива-Велча (LZW)
- Алгоритм Фано
- Алгоритм Шеннона-Фано
- Алгоритм Барроуза-Уилера
- Алгоритм Деффорда
- Алгоритм Рунлена

С потерями:
- Алгоритм Живого Фильтра
- Алгоритм Хаара
- Алгоритм Дискретного Косинусного Преобразования (DCT)
- Алгоритм Дискретного Вейвлет-преобразования (DWT)
- Алгоритм Преобразования Радона (RAT)


Каждый из этих алгоритмов имеет свои преимущества и недостатки, и эффективность каждого из них зависит от конкретной ситуации. Например, алгоритмы без потерь, такие как Хаффман и LZW, хорошо подходят для сжатия текстовых файлов, тогда как алгоритмы с потерями, такие как Хаара и DCT, широко используются для сжатия изображений и аудиофайлов.