Vektor naměřených hodnot nejprve vhodně upravíme a z takto "vylepšených" hodnot vybereme několik nejinformativnějších. Více příznaků znamená lepší výsledky klasifikátoru, ale také delší dobu vyhodnocení. Existuje ovšem hranice, kdy další zvyšování počtu příznaků už kvalitu klasifikace nezlepšuje.

Volba vhodných příznaků je jedno z nejdůležitějších rozhodnutí při návrhu klasifikátoru.