" 선 ( 125 ) 상 의 좌표 ( 140 ) 는 수학식 1 에서 파라미터 "" u "" 의 값 을 최소 화 하 도록 결정 및 / 또는 위치 하 게 된다 . 파라미터 "" u "" 의 값 을 최소 화 함 으로써 ", 데이터 ( 105 ) 는 t 1 스코어 ( 또는 t 1 스코어 벡터 ) 및 제 2 매트릭스 ( Y 매트릭스 ) 의 변동 에 따라 파티션 화 된다 . 교차 좌표 ( 140 ) 에서 의 선 ( 125 ) 에 수직 하 는 선 ( 145 ) 이 그래프 ( 100 ) 상 에 결정 되 어 도시 되 어 있 다 . 선 ( 145 ) 은 그래프 를 섹션 ( 130 ) 과 섹션 ( 135 ) 으로 분리 한다 . 섹션 ( 130 ) 은 선 ( 145 ) 위 의 데이터 ( 105 ) 를 포함 하 고 , 섹션 ( 135 ) 은 선 ( 145 ) 아래 의 데이터 ( 105 ) 를 포함 한다 . 섹션 ( 130 ) 은 데이터 의 제 1 그룹 을 포함 하 고 , 섹션 ( 135 ) 은 데이터 의 제 2 그룹 을 포함 한다 . 수학식 1 을 최소 화 한 결과 , ( i ) 제 1 그룹 의 제 2 매트릭스 의 분산 과 데이터 의 제 1 그룹 내 의 스코어 들 t 1 의 분산 및 ( ii ) 데이터 의 제 2 그룹 내 의 스코어 들 t 1 의 분산 과 제 2 그룹 의 제 2 매트릭스 의 분산 의 조합 은 , t 1 의 특정 값 의 선택 에 의해 최소 화 된다 . 조합 을 최소 화 하 는 것 은 , 변수 들 t 1 과 Y 에 대하 여 데이터 의 제 1 그룹 과 데이터 의 제 2 그룹 사이 의 조합 된 분산 들 을 최대 화 하 는 것 과 동등 하 다 .