Исследуется задача классификации объектов в многомерных пространствах. Для снижения размерности задачи предлагается модификация алгоритма t-SNE (<i>англ</i>. t-distributed Stochastic Neighbor Embedding), в которой при обучении используется информация о разметке, не возникает необходимости заново обучать алгоритм при добавлении новых данных, а также предусмотрена параллельная реализация. Предлагаемый алгоритм решает задачу внутреннего плагиата, в которой признаками являются частотные словесные профили сегментов текста. Показано, что качество классификации после применения алгоритма выше, чем без него или с другими алгоритмами.
анализ данных, снижение размерности, нелинейные методы снижения размерности, обучение многообразий, обнаружение внутреннего плагиата