о v-тесте в кластеризации

Question

Я вычислил иерархическую кластеризацию по основным компонентам (HCP C), если мы возьмем набор данных iris в качестве примера, вот что я вычислил:

library(tidyverse)

library(FactoMineR)

library(factoextra)

df <- iris %>%
  select(- Species)

# compute PCA

res.pca <- PCA(df, 
               scale.unit = TRUE, 
               graph = FALSE)

res.hcpc <- HCPC(res.pca, graph = FALSE, 
                 consol = TRUE)

res.hcpc$desc.var$quanti

И вот результаты последняя команда:

> res.hcpc$desc.var$quanti
$`1`
                 v.test Mean in category Overall mean sd in category Overall sd      p.value
Sepal.Width    7.364799            3.428     3.057333      0.3752546  0.4344110 1.774142e-13
Sepal.Length  -8.757174            5.006     5.843333      0.3489470  0.8253013 2.002060e-18
Petal.Width  -10.831410            0.246     1.199333      0.1043264  0.7596926 2.443627e-27
Petal.Length -11.263787            1.462     3.758000      0.1719186  1.7594041 1.980605e-29

$`2`
                v.test Mean in category Overall mean sd in category Overall sd      p.value
Petal.Length  3.137597         4.369811     3.758000      0.5551083  1.7594041 1.703391e-03
Petal.Width   2.540187         1.413208     1.199333      0.3083968  0.7596926 1.107932e-02
Sepal.Width  -7.970600         2.673585     3.057333      0.2518992  0.4344110 1.579055e-15

$`3`
               v.test Mean in category Overall mean sd in category Overall sd      p.value
Sepal.Length 9.366782         6.780851     5.843333      0.4853769  0.8253013 7.477757e-21
Petal.Width  8.390136         1.972340     1.199333      0.3272725  0.7596926 4.855788e-17
Petal.Length 8.213914         5.510638     3.758000      0.6311873  1.7594041 2.140928e-16

Но я не совсем понимаю, какой статистический тест проводится здесь, кто-нибудь может мне помочь с принципом v-теста, пожалуйста? И как мы можем объяснить результаты здесь? Заранее спасибо.