TwoStep クラスターは、通常ははっきりしない、データセット内での自然なグループ化 (またはクラスター) を明確にすることを目的として設計された探索ツールです。 この手続きで使用されるアルゴリズムには、従来のクラスタリング手法とは異なる優れた特徴があります。

• カテゴリー変数と連続型変数の処理: 変数が独立変数であると仮定すると、カテゴリー変数と連続型変数の場合、多項分布と正規分布を結合した配置になると考えられます。
• クラスター数の自動選択: 複数のクラスター解の間でモデル選択基準の値を比較することにより、この手続きは、最適なクラスター数を自動的に判定することができます。
• スケーラビリティー: レコードを要約するためのクラスター特性 (CF) ツリーを作成すると、TwoStep アルゴリズムは、より大規模なデータ・ファイルを分析することができるようになります。

例えば、通常、小売業者や消費者製品企業は、顧客の購買傾向、性別、年齢、収入レベルなどの属性を記述した情報に対してクラスタリング手法を適用します。 これらの企業は、販売を増加させ、ブランド ロイヤリティーを構築するために、消費者グループごとにマーケティング戦略と商品開発戦略を調整します。