Аннотация:Рассмотрен подход к задаче классификации по прецедентам, базирующийся на применении аппарата дискретной математики (логических методов анализа данных). Исследована возможность сокращения временных затрат на стадии обучения корректного логического классификатора. Предложены новые модели классификаторов, основанные на поиске в описаниях прецедентов часто встречающихся фрагментов специального вида, названных правильными элементарными классификаторами. Описания моделей классификаторов даны с использованием понятий теории логических функций. Для построения искомых фрагментов авторами разработан и реализован оригинальный алгоритм. Эффективность предлагаемых моделей классификаторов обоснована экспериментально и подтверждена теоретическими оценками сложности их обучения. Получена верхняя асимптотическая оценка типичного числа правильных элементарных классификаторов.