수학식 1 은 X 매트릭스 의 분산 ( 예 를 들 어 , t 1 스코어 ) , " Y 매트릭스 의 분산 및 각 잠재 적 서브 그룹 이나 서브 파티션 의 데이터 량 사이 의 관계 로서 정성 적 으로 고려 될 수 있 다 . "" u "" 의 값 은 통상 적 으로 X 스코어 t 1 의 분산 ", T 매트릭스 의 분산 , 및 연속 하 는 각 서브 그룹 의 데이터 량 과 연관 된 함수 ( F ( n 1 , n 2 ) ) 의 조합 의 전체 적 인 개선 에 의해 최소 화 된다 ( 이 에 따라 , t 1 스코어 를 따른 파티션 이 최적 화 된다 ) . 예 를 들 어 , 함수 ( F ( n 1 , n 2 ) ) 는 결과 적 으로 발생 하 는 각 서브 그룹 의 관찰 들 ( 예 를 들 어 , X 변수 들 ) 의 대략 동일 한 개수 를 촉진 하 는 벌칙 함수 로서 고려 될 수 있 다 . 일부 실시 예 들 에서 , 함수 ( F ( n 1 , n 2 ) ) 는 수학식 2 로 주어진다 .