Рассмотрены основные критерии, применяемые в статистической теории принятия решений и в теории информации для оценки информативности многомерных признаков классов объектов. Исследованы зависимости каждого критерия от степени и направления корреляционных связей между компонентами двумерных признаков versus эталонная мера: оценка вероятности правильного распознавания по критерию максимального правдоподобия. Контрольные выборки признаков двух классов объектов были получены путем моделирования двумерных нормальных совокупностей как с равными, так и с различными корреляционными матрицами. Значения коэффициентов взаимной корреляции компонент признаков варьировались в диапазоне от – 0,99 до 0,99. Показано, что из отобранных критериев информативности наиболее адекватными эталону являются расстояния Матуситы и Бхатачария, а также дивергенция Кульбака, однако при вычислении двух последних мер возможна сингулярность.
