본 명세서 에서 설명 하 는 개념 들 은 부분 최소 제곱 ( PLS ) 방안 을 이용 하 는 데이터 분석 및 데이터 클러스터 화 또는 그룹 화 를 포함 한다 . 데이터 는 반복 프로세스 에서 비교 적 많 은 데이터 세트 들 을 보다 작 은 서브 세트 들 ( 그룹 또는 클러스터 라고 도 칭함 ) 로 파티션 화 하 도록 부분 최소 제곱 방안 을 이용 하 여 분석 된다 . 데이터 의 각 파티션 화 에 의해 , 내부 동질 성 의 높 은 레벨 ( 예 를 들 어 , 클러스터 들 내 의 변동 이 적 음 ) 과 최대 외부 이질 성 ( 예 를 들 어 , 다른 클러스터 들 에 대한 변동 이 많 음 ) 을 갖 는 그룹 들 이 발생 한다 . 데이터 분석 과 조직 에 대한 부분 최소 제곱 방안 은 , 종래 기술 과 연관 된 계산 강도 나 비용 없이 많 은 데이터 세트 를 유사 한 관찰 들 이나 데이터 포인트 들 ( 예 를 들 어 , 프로세스 변수 들 과 수율 변수 들 을 관련짓 는 데이터 포인트 들 ) 의 클러스터 들 또는 그룹 들 로 분리 하 는 이점 을 갖 는다 . 또한 , 부분 최소 제곱 방안 은 서브 그룹 들 ( 클러스터 들 ) 의 프로세스 변수 들 과 수율 변수 들 사이 의 관계 를 유지 하 며 , 이 는 분석 에 일조 한다 .