Sarebbe utile disporre di strumenti per la classificazione delle variabili nominali.In particolare, per strumenti cluster per variabili binarie/variabili miste (ad esempio, alcune variabili nominali e continue allo stesso tempo). Questo verrebbe utilizzato anche per i dati CATA.Possibili soluzioni potrebbero includere classi latenti, algoritmi di clustering binario, con dati binari che potrebbero considerare solo 1 o 0 per il clustering (attualmente usa Latent Gold e Sawtooth, software CCEA).Per prospettiva, ci piace che questi altri programmi eseguano k-mean più volte e esaminino tutte le esecuzioni per vedere quale è più riproducibile, consente nominale e continuo, fornisce un numero ottimale di cluster e fornisce misurazioni di adattamento (bontà di adattamento) per aiutare a determinare numero ottimale di cluster.
