Um zunächst ein sicheres Set zu haben, das sowohl die Autorschaft als auch Genre und Epoche betreffend vergleichbar ist, wurden zunächst nur 4 Autoren mit unterschiedlich vielen Texten ausgewählt (insgesamt 32 Texte). Eine Vergleichbarkeit die Textlänge betreffend hätte bedeutet entweder nur die Novellen oder nur die Romane miteinander zu vergleichen. Da es auch mit unterschiedlicher Textlänge zu guten Ergebnissen kam, wurde auf diese Angleichung verzichtet (vgl. Eder 2010). Das Korpus wurde mit zwei verschiedenen und anerkannten Distanzmaßen (Eder’s Delta und Cosine) und 100-5000 MFW als Cluster-Analyse ausgewertet. Schrittweise wurden dann weitere Kandidaten hinzugefügt und die Ergebnisse bewertet. Die Problematik, die sich dabei ergab, war, dass es wenig Sinn macht, Autoren mit ins Korpus zu nehmen, von denen nur ein Textbeispiel vorliegt, da diese keinem „Partner“ im Dendrogramm zugeordnet werden können und somit fälschlicherweise eigentlich weiter voneinander entfernte Texte zusammen geclustert dargestellt werden. Um dieses Problem der Cluster-Analyse zu umgehen, wurde im Vergleich eine Principle Component Analysis (PCA) durchgeführt, die eine bessere Darstellung der Distanzen zwischen den einzelnen Texten im Raum zeigt.