ClustalW基于ClustalV并包含一些改进。中使用的方法ClustalV是冯和杜立德（1987）方法的修正版根据初始值中的分支顺序，在越来越大的组中的序列系统发育树。这种方法允许非常有用的计算组合可牵引性和灵敏度。

早期路线中产生的间隙位置将一直保留到后期阶段。这是合理的，因为在比较相关序列不应移动，因为稍后会与更远的序列对齐相关序列。在每个对齐阶段，您将对齐两组已对齐的序列。这是使用动态编程算法完成的，其中允许在每个序列中每个对齐位置出现的残留物有助于校准分数。Dayhoff（1978）PAM矩阵用于蛋白质比较。

ClustalV中使用的算法的详细信息已在Higgins和夏普（1989）。这是希金斯早先发表的算法的改进版和夏普（1988）。首先，计算每对顺序。这是使用Wilbur和利普曼（1983）。然后，这些分数用于计算“导向树”或树状图，它将告诉多重对齐阶段对齐最终多重对齐的顺序。这个“导向树”是使用斯内斯和索卡尔（1973）的UPGMA方法进行计算。UPGMA是Sokal和Michener发明的一种平均连锁聚类分析（1958年）。

计算树状图后，序列越来越大组。在每个校准阶段，我们使用Myers和Miller（1988）的算法最佳排列。这个算法是Gotoh算法的一个非常节省内存的变体算法（Gotoh，1982）。正是由于这个算法，ClustalV才能够工作微型计算机。每一条路线都由两条路线组成，使用什么我们称之为“剖面对齐”。