Показано, что на малых тестовых выборках коэффициенты корреляции биометрических данных имеют значительную погрешность. Это препятствует их использованию при обучении (настройке) классических квадратичных форм и сетей Байеса. Предложено использовать способ симметризации корреляционных связей. Доказано, что в этом случае требования к объему биометрических данных существенно снижаются. Как следствие, настройка (обучение) квадратичных форм и настройка сетей наибольшего правдоподобия Байеса становятся гораздо более устойчивыми задачами.
