В работе предлагается поход, обеспечивающий оценку влияния уменьшения размера классов базы данных на уровень распознавания в случае использования kNN метрических классификаторов, а также дает возможность определения по данной выборке оптимального значения k. Проведено симу-лятивное моделирование результатов влияния уменьшения обучающей выборки на результаты распознавания. Полученные результаты могут быть использованы для дальнейшего формирования обучающей выборки и её коррекции.
