다른 하나 의 기술 은 랜덤 이 면서 이진 ( 0 또는 1 ) 의 Y 벡터 값 들 을 포함 하 며 , Y 변수 들 을 두 개 의 랜덤 그룹 으로 분리 한다 . 부분 최소 제곱 ( PLS ) 알고리즘 은 하나 의 성분 모델 을 이용 하 여 Y 변수 들 을 예측 하 는 데 사용 되 고 , 예측 된 U 변수 들 은 랜덤 한 Y 변수 값 들 을 대체 한다 . 이러 한 분석 이 수렴 한 후 , 예측 된 Y 변수 들 은 가장 가까운 정수 ( 예 를 들 어 , 0 또는 1 ) 로 반올림 되 고 , 반올림 된 Y 변수 들 은 데이터 를 그룹 들 로 파티션 화 하 는 데 사용 된다 . PCA 기반 분석 및 CART 분석 처럼 , 이러 한 방식 은 내부 계산 을 위한 PLS 를 이용 함 에 도 불구 하 고 X 변수 들 에 대해서 만 동작 하 는 경향 이 있 다 . 이 기술 은 , 이진 파티션 ( 0 또는 1 ) 대신 에 다수 ( 예 를 들 어 , 3 , 4 , 또는 그 이상 ) 의 파티션 에 대한 프레임워크 를 확립 함 으로써 확장 되 어 , 두 개 보다 많 은 클러스터 가 가능 해질 수 있 다 .