Пристального внимания заслуживает вариант, в котором предлагается упростить работу испытуемого, заменив задачу оценивания попарных различий более простой задачей классификации стимулов. Пусть имеется множество многомерных стимулов (цвета, шрифты, вкусовые качества пищевых продуктов, геометрические фигуры и т.п.). Для данного множества стимулов <N> выбирается произвольный набор классов <k> (категорий, наименований) так, чтобы каждый стимул всегда можно было бы отнести по крайней мере к какому-нибудь одному классу. Набор классов должен исчерпывать классификацию стимулов. Например, для множества вкусовых качеств пищевых продуктов можно предложить набор из четырех основных классов (кислый, сладкий, горький, соленый). Классификация заключается в отнесении каждого данного стимула к одному или нескольким классам. Причем, если стимул относится к одному классу, например, "кислый" для вкуса, то класс заполняется полным весом стимула, или единицей, если же стимул относится сразу к двум классам, например, "кисло-сладкий", то каждому классу приписывается по половине веса стимула. Если имеет значение место класса в названии, то тому классу, который ставится на первое место, надо приписывать больше веса. Процедура распределения весов стимулов при классификации может быть самой различной, необходимо лишь, чтобы сохранялось порядковое соответствие между распределением весов по классам и предпочтением при классификации стимулов.

В результате классификации стимулов по данному набору классов строится матрица Еij, в которой строка определяется номером стимула Si - Sn, а столбец указывает класс (Аi + Аj). Элементом матрицы Еij является число, показывающее вес стимула Si по классу Аj, просуммированный по числу предъявлений. Каждая строка матрицы представляет собой вектор i, компонентами которого служат элементы строки Eil ÷ Еik. Все строки образуют векторное пространство реакций размерности k (по числу классов). В этом пространстве вводится некоторая мера различия между векторами, и тогда попарные различия всех векторов дадут матрицу субъективных различий между стимулами. Полученная таким образом матрица различий вводит данные в систему МШ.