일부 실시 예 들 에서 , 파티션 화 는 제 1 및 제 2 데이터 매트릭스 ( 164 , 168 ) 의 분산 들 의 관찰 들 의 스코어 들 에 따른 로우 단위 파티션 화 이 다 . 다른 파티션 화 기술 들 을 이용 해도 된다 . 일부 실시 예 들 에서 , 파티션 화 는 특정 데이터 그룹 ( 예 를 들 어 , 데이터 그룹 ( 184 ) ) 이 데이터 포인트 들 의 임계 수 를 초과 하 지 않 으면 예 를 들 어 관찰 들 의 수 가 너무 작 으면 중단 되 거나 종료 된다 . 데이터 포인트 들 의 임계 수 는 사용자 에 의해 설정 되 거나 결정 될 수 있 다 . 일부 실시 예 들 에서 , 데이터 그룹 의 파티션 화 는 Y 매트릭스 와 X 매트릭스 의 제 1 스코어 벡터 ( t 1 ) 의 분산 이 파티션 화 의 결과 로 감소 되 지 않 는 경우 종료 된다 . 분산 들 은 비교 될 수 있 다 ( 예 를 들 어 , [ V 1 + V 2 ] / V 의 비나 부분 으로서 비교 될 수 있 으며 , " 이 는 때때로 수학식 1 로부터 의 변수 "" u "" 라 칭한다 ) . u 가 1 이상 이 면 ", 파티션 화 프로세스 로부터 발생 하 는 매트릭스 들 의 분산 은 이전 데이터 그룹 으로부터 발생 하 는 분산 이상 이 며 , 파티션 화 가 종료 된다 . u 가 1 보다 작 으면 , 파티션 화 프로세스 로부터 발생 하 는 매트릭스 들 의 분산 은 이전 데이터 그룹 의 분산 보다 작 으며 , u 가 1 이상 으로 될 때 까지 파티션 화 가 계속 된다 .