各クラスター数に対して、立方体クラスター規準（CCC; Cubic Clustering Criterion）を計算します。CCCはクラスター数の推定値を計算するために使用されます。これは、距離をベースとする任意のクラスタリングアルゴリズムとともに使用できます。CCCの値が大きいほど、クラスターの数に関してあてはまりが良いことを示します。CCCについての詳細は、SAS Institute Inc.（1983）を参照してください。（［データは距離行列］を選択した場合は表示されません。）
行と同様に「Y, 列」に指定した変数もクラスタリングします。列の樹形図に加え、カラーマップも表示されます。通常、列の値は同じスケールで測定されていなければならず、［データの標準化］を選択してはいけません。（［積み重ねたデータ］を選択した場合はこのオプションは表示されません。）
星座樹形図内を右クリックし、［ラベル表示］を選択解除すると、端点のラベルが表示されなくなります。
新しいデータテーブル列を作成し、最も近いクラスターを求める計算式を保存します。このオプションは、各クラスターの重心までのユークリッド距離を計算し、その距離が最も近いクラスターを求めます。この計算式で求められるクラスターの割り当ては、「階層型クラスター分析」で求められるものとは必ずしも一致しません。クラスターの決定方法が異なるためです。ただし、かなり似通ったものとなります。（［要約したデータ］、［データは距離行列］、または［積み重ねたデータ］を選択した場合はこのオプションは表示されません。）
（［データは距離行列］を選択した場合は表示されません。）以下の情報を表示します。
［積み重ねデータ］で「属性のID」列を2つ指定したとき以外は、パラレルプロットが表示されます。パラレルプロットでは、各変数の軸のスケールが次のように設定されます。
［積み重ねデータ］で「属性のID」列を2つ指定したときは、Y変数の平均を座標ごとに描いた2次元プロットが表示されます。このプロットは、［青->グレー->赤］のグラデーションによって、色付けされます。
クラスターごとにパラレルプロットを作成します。（［要約したデータ］、［データは距離行列］、または［積み重ねデータ］を選択した場合はこのオプションは表示されません。）軸のスケールは、クラスター平均プロットの場合と同様です。第 “クラスター平均プロット”を参照してください。
以下のオプションについて詳しくは、『JMPの使用法』の「JMPのレポート」章を参照してください。