Phương pháp xuất phát từ việc coi các dữ liệu là một tập hợp con và tìm cách ghép các tập con này thành một số lớp theo các mức khác nhau. Hình ảnh thu được sau khi ghép các tập con sẽ cho cái nhìn trực quan về mối liên hệ giữa các dữ liệu thu thập được.
Có nhiều phương pháp xác định mối liên quan giữa các vị trí. Mỗi cách xác định mối liên quan tương ứng với một cách lập cây phân loại dựa trên các vị trí đó. Với hai vị trí lấy mẫu khác nhau, hai cây phân loại lập được có thể sẽ khác nhau, do đó hình ảnh thu được tương ứng cũng khác nhau. Hiện nay, với sự hỗ trợ của máy tính, việc phân loại và đánh giá mối liên quan giữa các vị trí lấy mẫu trở nên đơn giản. Chỉ cần chọn thông số ô nhiễm thích hợp và số vị trí lấy mẫu cần phân chia sẽ thu được một hình ảnh trực quan về những thông tin chứa đựng trong các số liệu thu được.
Các số liệu phân tích từ các trận mưa khác nhau, tại các vị trí lấy mẫu nước mưa chảy tràn có bề mặt đệm với các mục đích sử dụng đất khác nhau (mục 2.3.1). Các dữ liệu của các thuộc tính khác nhau đã nêu ở trên được sắp xếp theo thứ tự tăng hoặc giảm dần và xử lý bằng phần mềm thống kê XLSTAT phiên bản 2014.1.01. Sau đó các dữ liệu được giảm bằng cách phân tích dữ liệu, các biến độc lập, các biến phụ thuộc được lựa chọn và dựa trên đồ thị 2 trục chính (F1 và F2). Các số liệu này được sử dụng để vẽ biểu đồ phân tích thành phần chính (Principle Component Analysis – PCA), phân tích chùm dựa vào khoảng cách (Agglomerative Hierarchical Clustering - AHC).