TwoStep Cluster est un outil exploratoire conçu pour révéler des groupements naturels (ou clusters) dans un ensemble de données qui autrement ne seraient pas apparents. L'algorithme employé par cette procédure dispose de certaines fonctionnalités intéressantes qui le différencient des techniques de mise en cluster traditionnelles.

• Gestion des données catégorielles et continues : En supposant que les variables soient indépendantes, une distribution jointe multinomiale-normale peut être placée sur des variables catégorielles et continues.
• Sélection automatique du nombre de clusters : En comparant les valeurs d'un critère de modèle-choix dans différentes solutions de classification, la procédure peut déterminer automatiquement le nombre optimal de clusters.
• Evolutivité : En construisant un arbre des fonctions de cluster qui résume les enregistrements, l'algorithme TwoStep peut analyser des fichiers de données volumineux.

Par exemple, les distributeurs et les entreprises commercialisant des biens de consommation appliquent régulièrement des techniques de mise en cluster aux informations qui décrivent les habitudes d'achat de leurs clients, leur sexe, âge, niveau de revenus et autres attributs. Ces entreprises adaptent leur marketing et leurs stratégies de développement de produits pour accroître leurs ventes et fidéliser leur clientèle.