TAXON-анализу подвергались нормированные матрицы сходства, построенные после отбора наиболее частотных признаков-слов. Преимущества TAXON-анализа перед другими методами многомерного шкалирования обусловлены, в первую очередь, отсутствием требования нормальности распределения результатов и простотой их интерпретации.

Он лишен многих неразрешимых методологических трудностей более привычного для психологов факторного анализа, связанных с выбором ортогональных осей и идентификацией факторов.

Идея TAXON-анализа заключается в построении в евклидовом пространстве признаков-измерений покрывающего дерева минимальной размерности. Получающаяся в результате дендрограмма выделенных таксонов строится путем последовательного разрыва наиболее «эффективно» длинных дуг покрывающего дерева, т.е. признаки, попавшие в один таксон, обладают большим сходством между собой, чем с признаками, попавшими в другие таксоны. Теоретически, такое разбиение может быть проведено до отделения каждого измерения, но уровень его осмысленности зависит от возможностей содержательной интерпретации получающихся групп и порядка различия разрываемых дуг исходного покрывающего дерева. Введение пороговой границы (35 %) позволяет выделить устойчивую часть словаря, а нормирование уравновешивает веса слов, вошедших в него.