晶圓製造完成後，廠商會針對每個晶粒做一些基本的電性測試，做為評估此批lot品質好壞的重要指標，而分析針測結果可幫助廠商進行事故診斷。針測結果是由bin層與map兩個維度所組成，以往在分析時大都對bin層做壓縮，即以某bin層所得的map做分析探討，而本論文考慮針對map做壓縮，壓縮後的多重bin層良率表現屬於多項分配資料型態。本文定義適合多項分配資料型態的相似度，以此為基礎發展出一套分群演算法，包括階層式分群法與非階層式分群法，經由模擬結果與傳統分群演算法比較，並將此方法應用在多重bin層良率表現分類上。此外，製程以批量為單位進行生產，本論文利用上述結果，以批量為單位，同時考慮批量內部的平均表現與變異程度做群集分析，將表現相近的批量歸在同一群，提供工程師初步尋找事故原因的參考。

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