단계 ( 324 ) 에서 t 1 스코어 가 결정 된 후 , 정렬 프로세스 가 발생 한다 ( 단계 328 ) . 이후 , 분리 프로세스 ( 단계 332 ) 가 발생 하 여 , 제 1 및 제 2 데이터 매트릭스 를 두 개 의 파트 ( 파트 1 과 파트 2 ) 로 분리 한다 . 파트 1 과 파트 2 는 파트 1 과 파트 2 의 데이터 값 들 이 t 1 스코어 값 에 관한 파라미터 를 제 1 및 제 2 데이터 매트릭스 의 분산 들 로 최소 화 하 는지 를 결정 하 도록 추가 처리 와 분석 을 위한 데이터 의 일시 적 서브 그룹 일 수 있 다 . ( 단계 332 에서 ) 제 1 및 제 2 데이터 매트릭스 가 파트 1 과 파트 2 로 분리 된 후 , 전술 한 수학식 1 에 의해 이러 한 파티션 화 를 평가 한다 ( 단계 336 ) . 단계 ( 340 ) 에서 는 , " 전술 한 수학식 1 로부터 파라미터 들 "" a "" 와 "" b "" 를 검색 한다 . 일부 실시 예 들 에서 "," 파라미터 들 "" a "" 와 "" b "" 는 사용자 에 의해 선택 된다 . 단계 ( 344 ) 에서 ", 프로세서 는 , " 파라미터 들 "" a "" 와 "" b "" 및 t 1 스코어 에 의해 표현 되 는 선 을 따르 는 값 들 을 이용 하 여 수학식 1 을 분석 하 여 ( 단계 340 ) "," 파트 1 과 파트 2 가 파라미터 "" u "" 의 값 을 최소 화 하 는지 를 평가 한다 . 파트 1 과 파트 2 가 "" u "" 값 을 최소 화 하 지 않 으면 ", 프로세서 는 t 1 선 을 따르 는 값 들 ( 예 를 들 어 , " 스코어 벡터 ) 을 계속 평가 한다 . 프로세서 는 파라미터 "" u "" 의 값 을 최소 화 하 도록 값 또는 값 들 을 식별 한다 . 수학식 1 로부터 의 파라미터 "" u "" 의 값 을 최소 화 하 는 t 1 스코어 에 대한 값 이 선택 되 고 ", 파트 1 과 파트 2 ( 단계 332 ) 가 그룹 1 과 그룹 2 로 대체 된다 ( 단계 348 ) .