Wartości cech mogą pochodzić bezpośrednio z przeprowadzonych pomiarów, próbkowania fali, czy skanowania obrazu w odpowiednim obszarze (zależnie od przypadku). Za pomocą wyznaczonego wektora cech przypisanego do konkretnego obiektu możemy jednoznacznie określić położenie tego obiektu w przestrzeni cech, która ma tyle wymiarów ile liczb zawiera wektor (ile jest cech). Od tego momentu pojmujemy obiekt jako punkt w tak wielowymiarowej przestrzeni cech. Warto nadmienić, że obiekty o zbliżonych cechach będą znajdować się w niewielkiej odległości od siebie, a obiekty o takich samych cechach będą znajdować się w tym samym miejscu w przestrzeni cech.
Przestrzeń cech jest z góry podzielona w taki sposób, aby odpowiednie jej regiony opisywały obiekty jednej klasy, np. krzesła albo niebo. Regiony takie nazywane są obszarami decyzyjnymi i każdy punkt, wyznaczony przez odpowiedni wektor, znajdujący się wewnątrz tego samego obszaru klasyfikowany jest do tej samej grupy/klasy.
Ostatecznie algorytm rozpoznawania wzorców/obrazów mapuje przestrzeń cech do zestawu klas, co jest równoważne podzieleniu przestrzeni cech na obszary decyzyjne zawierające punkty (opisane za pomocą wektorów), które zostały przypisane poprzez algorytm do tej samej klasy.