Изучается влияние числа генов, использованных для классификации контрольной и подверженной онкологическому заболеванию ткани по их экспрессии на микрочипах. Предложен робастный метод классификации, основанный на расстоянии Хэмминга до медиан в двух классах. Показано, что исключение из процедуры обучения генов, мало информативных по симметризованному расстоянию Кульбака-Лейблера, повышает качество классификации, оцениваемое по экзаменационной выборке.