그래프 ( 100 ) 가 섹션 들 ( 130 , 135 ) 로 분리 된 후 , 유사 한 프로시저 를 이용 하 여 섹션 들 ( 130 , 135 ) 의 각각 의 데이터 를 분석 할 수 있 다 . 예 를 들 어 , 섹션 ( 135 ) 의 데이터 포인트 들 ( 110 ) 은 제 3 데이터 매트릭스 X 1 ( 예 를 들 어 , 섹션 ( 135 ) 의 데이터 ( 105 ) 의 X 매트릭스 값 들 을 포함 ) 과 제 4 데이터 매트릭스 Y 1 ( 예 를 들 어 , 섹션 ( 135 ) 의 데이터 ( 105 ) 의 Y 매트릭스 값 들 을 포함 ) 로 고려 될 수 있 다 . 제 2 t 1 스코어 는 전술 한 바 와 유사 한 방식 으로 ( 그러나 섹션 ( 135 ) 의 데이터 에 만 기초 하 여 ) 제 3 데이터 매트릭스 로부터 결정 될 수 있 다 . 섹션 ( 135 ) 은 제 2 t 1 스코어 에 기초 하 여 제 2 선 ( 도시 하 지 않 음 ) 을 따라 분리 되 거나 파티션 화 될 수 있 다 . 제 2 t 1 스코어 가 결정 된 후 , 수학식 1 은 , 제 2 수직 선 ( 도시 하 지 않 음 ) 을 따라 섹션 ( 135 ) 을 제 1 및 제 2 서브 그룹 들 ( 도시 하 지 않 음 ) 로 더욱 세부 분리 하 도록 제 4 데이터 매트릭스 ( 예 를 들 어 , Y 매트릭스 ) 의 변동 과 제 2 t 1 스코어 에 대하 여 최소 화 될 수 있 다 .