diff --git a/Compiler/PCU/PCUReader.cs b/Compiler/PCU/PCUReader.cs
index ca1bd8b2f..f0135cf37 100644
--- a/Compiler/PCU/PCUReader.cs
+++ b/Compiler/PCU/PCUReader.cs
@@ -3016,6 +3016,15 @@ namespace PascalABCCompiler.PCU
             br.ReadInt32();//namespace
             type_node cnst_type = GetTypeReference();
             constant_node en = (constant_node)CreateExpressionWithOffset();
+
+            // SSM 10.03.26 Вклиниваемся сюда и подменяем значение константы __PascalABCDir.
+            // Для стандартных модулей, откомпилированных в pcu, это всё равно работать не будет
+            /*if (name == "__PascalABCDir")
+            {
+                var value = System.AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory;
+                en = new string_const_node(value, en.location);
+            }*/
+
             en.type = cnst_type;
             location loc = ReadDebugInfo();
             ncd = new namespace_constant_definition(name, en, loc, cun.namespaces[(is_interface)?0:1]);
diff --git a/Configuration/GlobalAssemblyInfo.cs b/Configuration/GlobalAssemblyInfo.cs
index 210ad5f14..e7a245651 100644
--- a/Configuration/GlobalAssemblyInfo.cs
+++ b/Configuration/GlobalAssemblyInfo.cs
@@ -15,7 +15,7 @@ internal static class RevisionClass
 	public const string Major = "3";
 	public const string Minor = "11";
 	public const string Build = "1";
-	public const string Revision = "3768";
+	public const string Revision = "3773";
 
         public const string MainVersion = Major + "." + Minor;
 	public const string FullVersion = Major + "." + Minor + "." + Build + "." + Revision;
diff --git a/Configuration/Version.defs b/Configuration/Version.defs
index 9b8265266..b217f7047 100644
--- a/Configuration/Version.defs
+++ b/Configuration/Version.defs
@@ -1,4 +1,4 @@
-%COREVERSION%=1
-%REVISION%=3768
 %MINOR%=11
+%REVISION%=3773
+%COREVERSION%=1
 %MAJOR%=3
diff --git a/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/01_MakeBlobs.pas b/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/01_MakeBlobs.pas
index c8fa2c046..e62b15fae 100644
--- a/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/01_MakeBlobs.pas
+++ b/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/01_MakeBlobs.pas
@@ -3,7 +3,6 @@
 uses MLABC, PlotML;
 
 begin
-  // --- генерируем синтетические данные
   var centers := 3;
   var (X,y) := Datasets.MakeBlobs(
     n := 600,
@@ -12,20 +11,10 @@ begin
     seed := 1
   );
 
-  var n := X.RowCount;
-
-  // --- визуализация
   Plot.Title('MakeBlobs синтетический датасет');
-  Plot.XLabel('признак 1');
-  Plot.YLabel('признак 2');
-
-  for var c := 0 to centers-1 do
-  begin
-    var ind := y.ToArray.Indices(v -> Round(v) = c).ToArray;
-
-    var xs := ind.ConvertAll(i -> X[i,0]);
-    var ys := ind.ConvertAll(i -> X[i,1]);
-
-    Plot.Points(xs, ys, size := 3, legend := 'кластер ' + c);
-  end;
+    
+  var xs := X.Col(0);
+  var ys := X.Col(1);
+  
+  Plot.Points(xs, ys, LabelsToInts(y), size := 4);
 end.
\ No newline at end of file
diff --git a/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/02_MakeMoons.pas b/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/02_MakeMoons.pas
new file mode 100644
index 000000000..339dc13ac
--- /dev/null
+++ b/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/02_MakeMoons.pas
@@ -0,0 +1,15 @@
+// MakeMoons синтетический датасет.
+// Демонстрирует генерацию данных в форме двух «лун».
+uses MLABC, PlotML;
+
+begin
+  var (X,y) := Datasets.MakeMoons(
+    n := 600,
+    noise := 0.1,
+    seed := 1
+  );
+
+  Plot.Title('MakeMoons синтетический датасет');
+
+  Plot.Points(X.Col(0), X.Col(1), LabelsToInts(y), size := 4);
+end.
\ No newline at end of file
diff --git a/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/03_MakeRegression.pas b/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/03_MakeRegression.pas
new file mode 100644
index 000000000..86ecce750
--- /dev/null
+++ b/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/03_MakeRegression.pas
@@ -0,0 +1,20 @@
+// MakeRegression синтетический датасет.
+// Демонстрирует генерацию данных для задачи линейной регрессии.
+uses MLABC, PlotML;
+
+begin
+  // --- генерируем синтетические данные
+  var (X,y) := Datasets.MakeRegression(
+    n := 500,
+    nFeatures := 1,
+    noise := 0.2,
+    seed := 1
+  );
+
+  // --- визуализация
+  Plot.Title('MakeRegression синтетический датасет');
+  Plot.XLabel('признак');
+  Plot.YLabel('целевая переменная');
+
+  Plot.Points(X.Col(0), y.ToArray, size := 3);
+end.
\ No newline at end of file
diff --git a/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/04_MakeCircles.pas b/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/04_MakeCircles.pas
new file mode 100644
index 000000000..5f91fcb0c
--- /dev/null
+++ b/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/04_MakeCircles.pas
@@ -0,0 +1,16 @@
+// MakeCircles синтетический датасет.
+// Демонстрирует генерацию данных в виде двух концентрических окружностей.
+uses MLABC, PlotML;
+
+begin
+  var (X,y) := Datasets.MakeCircles(
+    n := 600,
+    noise := 0.05,
+    factor := 0.5,
+    seed := 1
+  );
+
+  Plot.Title('MakeCircles синтетический датасет');
+
+  Plot.Points(X.Col(0), X.Col(1), LabelsToInts(y), size := 3);
+end.
\ No newline at end of file
diff --git a/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/05_MakeSpiral.pas b/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/05_MakeSpiral.pas
new file mode 100644
index 000000000..142487b9d
--- /dev/null
+++ b/InstallerSamples/MachineLearning/08_Datasets/05_MakeSpiral.pas
@@ -0,0 +1,16 @@
+// MakeSpiral синтетический датасет.
+// Демонстрирует генерацию данных в виде спиралей.
+uses MLABC, PlotML;
+
+begin
+  var (X, y) := Datasets.MakeSpiral(
+    n := 600,
+    classes := 3,
+    turns := 2.5,
+    noise := 0.015,
+    seed := 1
+  );
+  
+  Plot.Title('MakeSpiral синтетический датасет');
+  Plot.Points(X.Col(0), X.Col(1), LabelsToInts(y), size := 3);
+end.
\ No newline at end of file
diff --git a/Release/pabcversion.txt b/Release/pabcversion.txt
index 292fe7b7f..5f7509154 100644
--- a/Release/pabcversion.txt
+++ b/Release/pabcversion.txt
@@ -1 +1 @@
-3.11.1.3768
+3.11.1.3773
diff --git a/ReleaseGenerators/PascalABCNET_end.nsh b/ReleaseGenerators/PascalABCNET_end.nsh
index 12a1430fe..f726d763c 100644
--- a/ReleaseGenerators/PascalABCNET_end.nsh
+++ b/ReleaseGenerators/PascalABCNET_end.nsh
@@ -24,7 +24,17 @@
   Delete "$INSTDIR\gacutil.exe.config"
   Delete "$INSTDIR\gacutlrc.dll"
   Delete "$INSTDIR\ExecHide.exe"
+  
   WriteRegStr HKCU "${REGDIR}" "${INSTALLDIRREGKEY}" "$INSTDIR"
+  SetRegView 64
+  WriteRegStr HKLM "${REGDIR}" "${INSTALLDIRREGKEY}" "$INSTDIR"
+
+  ; переменная окружения
+  WriteRegExpandStr HKCU "Environment" "PASCALABCNET_DIR" "$INSTDIR\"
+
+  ; уведомить систему, чтобы новые процессы увидели переменную
+  System::Call 'user32::SendMessageTimeoutA(i 0xffff,i ${WM_SETTINGCHANGE},i 0,t "Environment",i 0,i 1000,*i .r0)'
+
   WriteRegStr HKLM "Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Uninstall\PascalABCNET" \
                  "DisplayName" "PascalABC.NET"
   WriteRegStr HKLM "Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Uninstall\PascalABCNET" \
diff --git a/ReleaseGenerators/PascalABCNET_head.nsh b/ReleaseGenerators/PascalABCNET_head.nsh
index e2bcafd35..25dffb54f 100644
--- a/ReleaseGenerators/PascalABCNET_head.nsh
+++ b/ReleaseGenerators/PascalABCNET_head.nsh
@@ -3,7 +3,7 @@
 !include PascalABCNET_version.nsh
 
 !define REGDIR "Software\PascalABC.NET"
-!define INSTALLDIRREGKEY "Install Directory"
+!define INSTALLDIRREGKEY "InstallDir"
 !define UninstLog "uninstall.log"
 
 InstType $(DESC_Common)
diff --git a/ReleaseGenerators/PascalABCNET_version.nsh b/ReleaseGenerators/PascalABCNET_version.nsh
index 101295dfa..29d030df0 100644
--- a/ReleaseGenerators/PascalABCNET_version.nsh
+++ b/ReleaseGenerators/PascalABCNET_version.nsh
@@ -1 +1 @@
-!define VERSION '3.11.1.3768'
+!define VERSION '3.11.1.3773'
diff --git a/bin/Lib/LinearAlgebraML.pas b/bin/Lib/LinearAlgebraML.pas
index c78885b56..678bed2cd 100644
--- a/bin/Lib/LinearAlgebraML.pas
+++ b/bin/Lib/LinearAlgebraML.pas
@@ -99,6 +99,9 @@ type
     
     function Clone: Matrix;
     
+    function Row(i: integer) := data.Row(i);
+    function Col(j: integer) := data.Col(j);
+
     function ColumnSums: Vector;
     function RowSums: Vector;
     function ColumnMeans: Vector;
diff --git a/bin/Lib/MLABC.pas b/bin/Lib/MLABC.pas
index 2867c90c8..f8fddbf6f 100644
--- a/bin/Lib/MLABC.pas
+++ b/bin/Lib/MLABC.pas
@@ -79,7 +79,21 @@ type
   
   Datasets = MLDatasets.Datasets;
   
+/// Преобразует вектор меток классов в массив целых чисел.
+/// Используется при визуализации и других задачах,
+///   где метки должны быть представлены как 0,1,2,...
+/// Значения округляются функцией Round, чтобы устранить
+///   возможные небольшие численные ошибки 
+function LabelsToInts(y: Vector): array of integer;
+  
 implementation
+  
+function LabelsToInts(y: Vector): array of integer;
+begin
+  if y = nil then
+    ArgumentNullError(ER_ARG_NULL, 'y');
 
+  Result := ArrGen(y.Length, i -> Round(y[i]));
+end;
     
 end.
\ No newline at end of file
diff --git a/bin/Lib/MLDatasets.pas b/bin/Lib/MLDatasets.pas
index 8c2523157..301f5546f 100644
--- a/bin/Lib/MLDatasets.pas
+++ b/bin/Lib/MLDatasets.pas
@@ -5,6 +5,10 @@ interface
 uses DataFrameABC, LinearAlgebraML;
 
 type
+  /// Набор генераторов и загрузчиков датасетов для задач машинного обучения.
+  /// Содержит синтетические генераторы (MakeBlobs, MakeMoons, MakeRegression)
+  /// и реальные учебные датасеты (например, RussianHousing, StudentExam).
+  /// Используется в примерах, экспериментах и демонстрациях алгоритмов ML
   Datasets = static class
   public
     // --- Синтетические датасеты (Matrix + Vector)
@@ -23,33 +27,84 @@ type
       centers: integer := 3;
       clusterStd: real := 1.0;
       nFeatures: integer := 2;
-      seed: integer := -1
-    ): (Matrix, Vector);
+      shuffle: boolean := true;
+      seed: integer := -1): (Matrix, Vector);
     
-    /// Генерирует датасет "две луны" для демонстрации нелинейной классификации и кластеризации
+    /// Генерирует синтетический датасет «две луны» (two interleaving moons),
+    /// часто используемый для демонстрации алгоритмов классификации и кластеризации.
+    /// Возвращает матрицу признаков X (n × 2) и вектор меток классов y (0 или 1).
+    ///
+    /// • n — число генерируемых точек.
+    /// • noise — стандартное отклонение гауссовского шума, добавляемого к координатам.
+    /// • shuffle — перемешивать ли порядок объектов.
+    /// • seed — значение генератора случайных чисел (-1 означает использовать текущее время).
     static function MakeMoons(
       n: integer := 300;
       noise: real := 0.05;
-      seed: integer := 1): (Matrix, Vector);
+      shuffle: boolean := true;
+      seed: integer := -1): (Matrix, Vector);
     
-    /// Генерирует синтетический датасет для задач регрессии
+    /// Генерирует синтетический датасет для задачи линейной регрессии.
+    /// Данные создаются по модели y = Xβ + ε, где X — матрица признаков,
+    /// β — случайный вектор коэффициентов, ε — гауссовский шум.
+    /// Возвращает матрицу признаков X (n × nFeatures) и вектор целевой переменной y.
+    ///
+    /// • n — число объектов.
+    /// • nFeatures — число признаков.
+    /// • noise — стандартное отклонение гауссовского шума, добавляемого к y.
+    /// • shuffle — перемешивать ли порядок объектов.
+    /// • seed — значение генератора случайных чисел (-1 означает использовать текущее время).
     static function MakeRegression(
       n: integer := 300;
+      nFeatures: integer := 10;
       noise: real := 0.1;
-      seed: integer := 1): (Matrix, Vector);
+      shuffle: boolean := true;
+      seed: integer := -1): (Matrix, Vector);
     
-    /// Генерирует концентрические круги (сложная нелинейная классификация)
+    /// Генерирует синтетический датасет из двух концентрических окружностей.
+    /// Используется для демонстрации задач классификации и кластеризации,
+    /// где граница разделения является нелинейной.
+    ///
+    /// Датасет состоит из двух классов:
+    /// внешний круг (класс 0) и внутренний круг (класс 1).
+    /// При добавлении шума точки отклоняются от идеальной окружности.
+    ///
+    /// Полезен для демонстрации:
+    /// • преимуществ нелинейных моделей (RandomForest, GradientBoosting, kNN)
+    /// • работы DBSCAN и спектральной кластеризации
+    /// • ограничений линейных моделей (LogisticRegression, LinearSVM).
+    ///
+    /// • n — число объектов.
+    /// • noise — стандартное отклонение гауссовского шума, добавляемого к координатам.
+    /// • factor — отношение радиуса внутреннего круга к внешнему (0 < factor < 1).
+    /// • shuffle — перемешивать ли порядок объектов.
+    /// • seed — значение генератора случайных чисел (-1 означает использовать текущее время).
     static function MakeCircles(
       n: integer := 300;
       noise: real := 0.05;
-      seed: integer := 1): (Matrix, Vector);
+      factor: real := 0.5;
+      shuffle: boolean := true;
+      seed: integer := -1): (Matrix, Vector);
     
-    /// Генерирует спиральный датасет (очень сложная нелинейная классификация)
+    /// Генерирует синтетический датасет в виде спиралей.
+    /// Используется для демонстрации сложных нелинейных границ
+    /// классификации и возможностей нейросетей и деревьев решений.
+    ///
+    /// • n — число объектов.
+    /// • classes — число спиральных ветвей (классов).
+    /// • noise — стандартное отклонение гауссовского шума.
+    /// • turns — число оборотов спирали.
+    /// • radius — максимальный радиус спирали.
+    /// • shuffle — перемешивать ли порядок объектов.
+    /// • seed — значение генератора случайных чисел (-1 означает использовать текущее время).
     static function MakeSpiral(
       n: integer := 300;
       classes: integer := 2;
-      seed: integer := 1): (Matrix, Vector);
-    
+      noise: real := 0.1;
+      turns: real := 3.0;
+      radius: real := 1.0;
+      shuffle: boolean := true;
+      seed: integer := -1): (Matrix, Vector);    
     
     // --- DataFrame датасеты (реалистичные таблицы, считываемые из csv)
     
@@ -80,7 +135,13 @@ uses MLExceptions;
 const
   ER_PARAM_GT_ZERO =
     'Параметр {0} должен быть > 0!!Parameter {0} must be > 0';
-
+  ER_PARAM_GT_ONE =
+    'Параметр {0} должен быть > 1!!Parameter {0} must be > 1';
+  ER_PARAM_GE_ZERO =
+    'Параметр {0} должен быть >= 0!!Parameter {0} must be >= 0';
+  ER_PARAM_BETWEEN_01 =
+    'Параметр {0} должен быть в диапазоне (0,1)!!Parameter {0} must be in range (0,1)';
+  
 function Normal(rnd: System.Random): real;
 begin
   var u1 := rnd.NextDouble;
@@ -99,7 +160,8 @@ end;
 /// • seed — значение генератора случайных чисел (seed < 0 → случайный)
 static function Datasets.MakeBlobs(
   n: integer; centers: integer;
-  clusterStd: real; nFeatures: integer; seed: integer): (Matrix, Vector);
+  clusterStd: real; nFeatures: integer;
+  shuffle: boolean; seed: integer): (Matrix, Vector);
 begin
   if n <= 0 then
     ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GT_ZERO, 'n');
@@ -112,6 +174,248 @@ begin
   
   if nFeatures <= 0 then
     ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GT_ZERO, 'nFeatures');
+  
+  var actualSeed :=
+  if seed >= 0 then seed
+  else System.Environment.TickCount and integer.MaxValue;
+  
+  var rnd := new System.Random(actualSeed);
+  
+  var X := new Matrix(n, nFeatures);
+  var y := new Vector(n);
+  
+  // --- генерируем центры кластеров
+  var centersM := new Matrix(centers, nFeatures);
+  
+  for var c := 0 to centers - 1 do
+    for var j := 0 to nFeatures - 1 do
+      centersM[c, j] := rnd.NextDouble * 20 - 10;
+  
+  // --- индексы строк
+  var idx := Arr(0..n - 1);
+  if shuffle then
+    PABCSystem.Shuffle(idx, rnd);
+  
+  // --- генерация точек
+  for var i := 0 to n - 1 do
+  begin
+    var row := idx[i];
+    
+    var c := rnd.Next(centers);
+    y[row] := c;
+    
+    for var j := 0 to nFeatures - 1 do
+      X[row, j] := centersM[c, j] + clusterStd * Normal(rnd);
+  end;
+  
+  Result := (X, y);
+end;
+
+static function Datasets.MakeMoons(
+  n: integer;
+  noise: real;
+  shuffle: boolean;
+  seed: integer): (Matrix, Vector);
+begin
+  if n <= 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GT_ZERO, 'n');
+  
+  if noise < 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GE_ZERO, 'noise');
+  
+  var actualSeed :=
+  if seed >= 0 then seed
+  else System.Environment.TickCount and integer.MaxValue;
+  
+  var rnd := new System.Random(actualSeed);
+  
+  var X := new Matrix(n, 2);
+  var y := new Vector(n);
+  
+  var idx := Arr(0..n - 1);
+  if shuffle then
+    PABCSystem.Shuffle(idx, rnd);
+  
+  var half := n div 2;
+  
+  // --- первая луна
+  for var i := 0 to half - 1 do
+  begin
+    var row := idx[i];
+    var t := rnd.NextDouble * Pi;
+    
+    y[row] := 0;
+    
+    X[row, 0] := Cos(t);
+    X[row, 1] := Sin(t);
+    
+    if noise > 0 then
+    begin
+      X[row, 0] += noise * Normal(rnd);
+      X[row, 1] += noise * Normal(rnd);
+    end;
+  end;
+  
+  // --- вторая луна
+  for var i := half to n - 1 do
+  begin
+    var row := idx[i];
+    var t := rnd.NextDouble * Pi;
+    
+    y[row] := 1;
+    
+    X[row, 0] := 1 - Cos(t);
+    X[row, 1] := 0.5 - Sin(t);
+    
+    if noise > 0 then
+    begin
+      X[row, 0] += noise * Normal(rnd);
+      X[row, 1] += noise * Normal(rnd);
+    end;
+  end;
+  
+  Result := (X, y);
+end;
+
+static function Datasets.MakeRegression(
+  n: integer;
+  nFeatures: integer;
+  noise: real;
+  shuffle: boolean;
+  seed: integer): (Matrix, Vector);
+begin
+  if n <= 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GT_ZERO, 'n');
+  
+  if nFeatures <= 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GT_ZERO, 'nFeatures');
+  
+  if noise < 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GE_ZERO, 'noise');
+  
+  var actualSeed :=
+  if seed >= 0 then seed
+  else System.Environment.TickCount and integer.MaxValue;
+  
+  var rnd := new System.Random(actualSeed);
+  
+  var X := new Matrix(n, nFeatures);
+  var y := new Vector(n);
+  
+  // --- истинные коэффициенты β
+  var beta := new Vector(nFeatures);
+  for var j := 0 to nFeatures - 1 do
+    beta[j] := Normal(rnd);
+  
+  var idx := Arr(0..n - 1);
+  if shuffle then
+    PABCSystem.Shuffle(idx, rnd);
+  
+  // --- генерация данных
+  for var i := 0 to n - 1 do
+  begin
+    var row := idx[i];
+    
+    var s := 0.0;
+    
+    for var j := 0 to nFeatures - 1 do
+    begin
+      var xx := Normal(rnd);
+      X[row, j] := xx;
+      s += xx * beta[j];
+    end;
+    
+    y[row] := s + noise * Normal(rnd);
+  end;
+  
+  Result := (X, y);
+end;
+
+static function Datasets.MakeCircles(n: integer; noise: real;
+  factor: real; shuffle: boolean; seed: integer): (Matrix, Vector);
+begin
+  if n <= 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GT_ZERO, 'n');
+  
+  if noise < 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GE_ZERO, 'noise');
+  
+  if (factor <= 0) or (factor >= 1) then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_BETWEEN_01, 'factor');
+  
+  var actualSeed :=
+  if seed >= 0 then seed
+  else System.Environment.TickCount and integer.MaxValue;
+  
+  var rnd := new System.Random(actualSeed);
+  
+  var X := new Matrix(n, 2);
+  var y := new Vector(n);
+  
+  var idx := Arr(0..n - 1);
+  if shuffle then
+    PABCSystem.Shuffle(idx, rnd);
+  
+  var half := n div 2;
+  
+  // --- внешний круг
+  for var i := 0 to half - 1 do
+  begin
+    var row := idx[i];
+    var t := 2*Pi*i/half + 0.1*Normal(rnd);
+    
+    y[row] := 0;
+    
+    X[row, 0] := Cos(t);
+    X[row, 1] := Sin(t);
+    
+    if noise > 0 then
+    begin
+      X[row, 0] += noise * Normal(rnd);
+      X[row, 1] += noise * Normal(rnd);
+    end;
+  end;
+  
+  // --- внутренний круг
+  for var i := half to n - 1 do
+  begin
+    var row := idx[i];
+    var t := 2*Pi*(i-half)/half + 0.1*Normal(rnd);
+    
+    y[row] := 1;
+    
+    X[row, 0] := factor * Cos(t);
+    X[row, 1] := factor * Sin(t);
+    
+    if noise > 0 then
+    begin
+      X[row, 0] += noise * Normal(rnd);
+      X[row, 1] += noise * Normal(rnd);
+    end;
+  end;
+  
+  Result := (X, y);
+end;
+
+static function Datasets.MakeSpiral(
+  n: integer; classes: integer;
+  noise: real; turns: real; radius: real;
+  shuffle: boolean; seed: integer): (Matrix, Vector);
+begin
+  if n <= 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GT_ZERO, 'n');
+
+  if classes <= 1 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GT_ONE, 'classes');
+
+  if noise < 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GE_ZERO, 'noise');
+
+  if turns <= 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GT_ZERO, 'turns');
+
+  if radius <= 0 then
+    ArgumentOutOfRangeError(ER_PARAM_GT_ZERO, 'radius');
 
   var actualSeed :=
     if seed >= 0 then seed
@@ -119,61 +423,37 @@ begin
 
   var rnd := new System.Random(actualSeed);
 
-  var X := new Matrix(n, nFeatures);
+  var X := new Matrix(n,2);
   var y := new Vector(n);
 
-  // --- генерируем центры кластеров
-  var centersM := new Matrix(centers, nFeatures);
+  var idx := Arr(0..n-1);
+  if shuffle then
+    PABCSystem.Shuffle(idx, rnd);
 
-  for var c := 0 to centers - 1 do
-    for var j := 0 to nFeatures - 1 do
-      centersM[c,j] := rnd.NextDouble * 20 - 10;
+  var perClass := n div classes;
 
-  // --- генерация точек
-  for var i := 0 to n - 1 do
+  for var c := 0 to classes-1 do
   begin
-    var c := rnd.Next(centers);
-    y[i] := c;
+    for var i := 0 to perClass-1 do
+    begin
+      var row := idx[c*perClass + i];
+  
+      var u := i / perClass;
 
-    for var j := 0 to nFeatures - 1 do
-      X[i,j] := centersM[c,j] + clusterStd * Normal(rnd);
+      var r := radius * u;
+      
+      var t := turns * 2 * Pi * u + c * 2 * Pi / classes + noise * 0.5 * Normal(rnd);
+      
+      y[row] := c;
+      
+      X[row,0] := r * Cos(t) + noise * Normal(rnd);
+      X[row,1] := r * Sin(t) + noise * Normal(rnd);
+    end;
   end;
 
   Result := (X, y);
 end;
 
-static function Datasets.MakeMoons(
-      n: integer ;
-      noise: real ;
-      seed: integer): (Matrix, Vector);
-begin
-  Result := nil;
-end;
-
-static function Datasets.MakeRegression(
-      n: integer ;
-      noise: real ;
-      seed: integer): (Matrix, Vector);
-begin
-  Result := nil;
-end;
-
-static function Datasets.MakeCircles(
-      n: integer ;
-      noise: real ;
-      seed: integer): (Matrix, Vector);
-begin
-  Result := nil;
-end;
-
-static function Datasets.MakeSpiral(
-      n: integer ;
-      classes: integer ;
-      seed: integer): (Matrix, Vector);
-begin
-  Result := nil;
-end;
-
 static function Datasets.RussianHousing: DataFrame;
 begin
   Result := nil;
diff --git a/bin/Lib/MLModelsABC.pas b/bin/Lib/MLModelsABC.pas
index b156ab440..2325eeea2 100644
--- a/bin/Lib/MLModelsABC.pas
+++ b/bin/Lib/MLModelsABC.pas
@@ -1653,13 +1653,22 @@ type
     function Clone: ITransformer;
   end;
   
-
 {$endregion Transformers}
 
+
+{$region Utility functions}
+/// Преобразует вектор меток классов в массив целых.
+/// Предполагается, что значения y являются целыми
+/// (0,1,2,...) и могут содержать небольшие
+/// численные ошибки, поэтому используется Round.
+function LabelsToInts(y: Vector): array of integer;
+
+{$endregion Utility functions}
+
   
 var 
   /// Проверять ли входные данные моделей на NaN, Inf 
-  ValidateFiniteInputs := true;  
+  ValidateFiniteInputs := True;  
   
 implementation  
 
@@ -8085,5 +8094,10 @@ begin
   Result := t;
 end;
 
+function LabelsToInts(y: Vector): array of integer;
+begin
+  Result := ArrGen(y.Length, i -> Round(y[i]));
+end;
+
     
 end.
\ No newline at end of file
diff --git a/bin/Lib/PABCSystem.pas b/bin/Lib/PABCSystem.pas
index 3d749bc8d..4bd874cbf 100644
--- a/bin/Lib/PABCSystem.pas
+++ b/bin/Lib/PABCSystem.pas
@@ -3208,6 +3208,12 @@ type
 
 /// Функция для перевода сообщений об ошибках
 function GetTranslation(message: string): string;
+
+const __PascalABCDir = 'меняется на этапе компиляции';
+
+/// Возвращает каталог запуска PascalABC.NET
+/// (каталог, содержащий PascalABCNET.exe или консольный компилятор)
+function PascalABCDirectory: string;
   
 // -----------------------------------------------------
 //                  Internal procedures for PABCRTL.dll
@@ -3312,6 +3318,58 @@ begin
     Result := arr[0]
 end;
 
+function ReadPascalABCRegistry(rootName: string): string;
+begin
+  Result := nil;
+
+  try
+    var t := System.Type.GetType('Microsoft.Win32.Registry, mscorlib');
+    if t = nil then exit;
+
+    var root := t.GetProperty(rootName).GetValue(nil,nil);
+    if root = nil then exit;
+
+    var openSubKey := root.GetType.GetMethod('OpenSubKey');
+    var key := openSubKey.Invoke(root, new object[]('Software\PascalABC.NET'));
+    if key = nil then exit;
+
+    var getValue := key.GetType.GetMethod('GetValue');
+    var v := getValue.Invoke(key, new object[]('InstallDir'));
+
+    if v <> nil then
+      Result := v.ToString;
+  except
+  end;
+end;
+
+function PascalABCDirectory: string;
+begin
+  // --- переменная окружения пользователя
+  Result := System.Environment.GetEnvironmentVariable(
+    'PASCALABCNET_DIR',
+    System.EnvironmentVariableTarget.User
+  );
+
+  // --- переменная окружения системы
+  if Result = nil then
+    Result := System.Environment.GetEnvironmentVariable(
+      'PASCALABCNET_DIR',
+      System.EnvironmentVariableTarget.Machine
+    );
+
+  // --- реестр HKLM
+  if Result = nil then
+    Result := ReadPascalABCRegistry('LocalMachine');
+
+  // --- реестр HKCU
+  if Result = nil then
+    Result := ReadPascalABCRegistry('CurrentUser');
+
+  // --- нормализация пути
+  if (Result <> nil) and not Result.EndsWith('\') then
+    Result := Result + '\';
+end;
+
 constructor ZeroStepException.Create;
 begin
   inherited Create(GetTranslation(FOR_STEP_CANNOT_BE_EQUAL0))
diff --git a/bin/Lib/PlotML.pas b/bin/Lib/PlotML.pas
index c8c6e9d87..333498680 100644
--- a/bin/Lib/PlotML.pas
+++ b/bin/Lib/PlotML.pas
@@ -112,6 +112,9 @@ type
       color: ColorWPF? := nil; thickness: real := 2; legend: string := nil);
     static procedure Points(x, y: array of real; 
       color: ColorWPF? := nil; size: real := 6; marker: MarkerType := MarkerType.Circle; legend: string := nil);
+    static procedure Points(x, y: array of real;
+      labels: array of integer; color: ColorWPF? := nil; size: real := 6; marker: MarkerType := MarkerType.Circle);
+      
     static procedure Heatmap(m: array[,] of real);  
     
     static function Grid(rows,cols: integer): Figure;
@@ -124,6 +127,7 @@ type
     static procedure Title(s: string);
     static procedure XLabel(s: string);
     static procedure YLabel(s: string);
+    static procedure SetLabels(title: string := ''; xlabel: string := ''; ylabel: string := '');
     
     static procedure Clear;
     
@@ -528,6 +532,21 @@ begin
   end);
 end;
 
+static procedure Plot.SetLabels(title: string; xlabel: string; ylabel: string);
+begin
+  RunUI(() ->
+  begin
+    if title <> '' then
+      rootChart.Title := title;
+
+    if xlabel <> '' then
+      rootChart.BottomTitle := xlabel;
+
+    if ylabel <> '' then
+      rootChart.LeftTitle := ylabel;
+  end);
+end;
+
 static procedure Plot.Clear;
 begin
   RunUI(() ->
@@ -673,6 +692,28 @@ begin
   end);
 end;
 
+static procedure Plot.Points(x, y: array of real; labels: array of integer;
+  color: ColorWPF?; size: real; marker: MarkerType);
+begin
+  if (x = nil) or (y = nil) or (labels = nil) then
+    raise new System.ArgumentNullException;
+
+  if (x.Length <> y.Length) or (x.Length <> labels.Length) then
+    raise new System.ArgumentException('Points: array sizes mismatch');
+
+  var k := labels.Max + 1;
+
+  for var c := 0 to k-1 do
+  begin
+    var ind := labels.Indices(v -> v = c).ToArray;
+
+    var xs := ind.ConvertAll(i -> x[i]);
+    var ys := ind.ConvertAll(i -> y[i]);
+
+    Points(xs, ys, color, size, marker, 'cluster ' + c);
+  end;
+end;
+
 static procedure Plot.Heatmap(m: array[,] of real);
 begin
   RunUI(() ->