Выполнено исследование зависимости статистической оценки вероятности правильной классификации от значения коэффициента корреляции между компонентами двумерных признаков объектов. Контрольные выборки признаков двух классов объектов были получены путем моделирования двумерных коррелированных случайных величин, распределенных по нормальному закону с различными параметрами. Для распознавания классов была выбрана непоследовательная одноступенчатая процедура принятия решения по критерию максимального правдоподобия. Эмпирическая вероятность правильного распознавания класса по исследуемому признаку интерпретировалась как мера информативности данного признака. Показано, что использование сильно коррелированных признаков может существенно повысить достоверность классификации слабо различимых объектов. Ключевые слова: распознавание, корреляция, информативность, различимость классов, максимальное правдоподобие, вероятность правильного решения.
