kwadratem odległości Mahalanobisa. Tak zdefiniowane uproszczone kryterium decyzyjne jest najczęściej wykorzystywane w prostszych systemach rozpoznawania obrazów, z tym że w miejsce kwadratu odległości Mahalanobisa wprowadzane są różne inne funkcje podobieństwa (np. odległości), a same algorytmy nazywają się algorytmami minimalnoodległościowymi <br>&lt;gap&gt; gdzie &lt;gap&gt; - nazwa odległościowej funkcji podobieństwa, &lt;gap&gt; - obraz klasy.<br>Prostota nieparametrycznych (heurystycznych) algorytmów identyfikacji wyrażająca się m.in. tym, że nie musimy znać rozkładów &lt;gap&gt; oraz nie ma określonych wymagań dotyczących długości ciągu uczącego spowodowała, że są one niemal powszechnie stosowane w prostych systemach rozpoznawania i diagnostyki komputerowej.<br><br>&lt;tit&gt;6.3.2. Algorytm NN (ang. Nearest Neighbour - najbliższy sąsiad)&lt;/&gt;<br><br>W etapie uczenia zapamiętany zostaje cały ciąg