Straipsnyje tiriama mokymo imčių didumo įtaka klasifikavimo klaidai, kai naudojami du skirtingi erdvinio ėmimo tipai, pagrįsti didėjančios ir fiksuotos erdvės asimptotikomis. Analizuojamas Gauso erdvinių duomenų klasifikavimo į vieną iš dviejų populiacijų, kurių vidurkio modeliai skirtingi, o geometriškai anizotropinė kovariacinė funkcija tokia pat, uždavinys. Naudojama tiesioginio pakeitimo Bajeso diskriminantinė funkcija (PBDF),