일반 적 으로 , 하나 의 데이터 세트 나 클러스터 를 두 개 ( 또는 그 이상 ) 로 분리 하 기 위해 , 소정 의 파티션 값 이나 위치 를 결정 한다 . 예 를 들 어 , 제 1 스코어 t 1 은 제 1 매트릭스 ( X 매트릭스 ) 의 X 변수 들 을 위해 계산 되 고 , 클러스터 의 관찰 들 은 이 스코어 t 1 을 따라 정렬 된다 . 이어서 , 파티션 의 위치 는 ( a ) X 매트릭스 의 분산 , ( b ) Y 매트릭스 의 분산 , ( c ) 후속 하 는 각 데이터 세트 의 관찰 들 의 수 와 연관 된 함수 ( 예 를 들 어 , 벌칙 함수 ) 를 포함 하 는 여러 인자 의 가중 조합 의 개선 에 기초 하 여 결정 된다 . 함수 는 데이터 세트 를 데이터 량 이 실질 적 으로 동일 하 지 않 거나 밸런스 가 안 맞 는 두 개 의 서브 그룹 으로 파티션 화 하 는 것 을 방지 하 는 인자 로서 고려 될 수 있 다 . 일부 실시 예 들 에서 는 , 서브 그룹 들 의 교차 검증 을 이용 하 여 ( 예 를 들 어 , 더 이상 의 서브 그룹 화 가 필요 없 음 을 결정 하 도록 ) 계통수 의 브랜치 들 을 종단 한다 . 일부 실시 예 들 에서 , 사용 자 는 PLS 트리 의 층 들 의 최대 수 를 통상 적 으로 4 또는 5 로 특정 한다 .