análisis de grupos

Análisis de grupos o agrupamiento es la tarea de agrupar objetos por similitud, en grupos o conjuntos de manera que los miembros del mismo grupo tengan características similares. Es la tarea principal de la minería de datos exploratoria y es una técnica común en el análisis de datos estadísticos. Además es utilizada en múltiples campos comoː * aprendizaje automático * reconocimiento de patrones * análisis de imágenes * búsqueda y recuperación de información * bioinformática * compresión de datos * computación gráfica. El análisis de grupos es un problema, es un planteamiento general, y existen miles​ de algoritmos que lo resuelven, cada uno con sus propias características. Muchos algoritmos difieren significativamente en su idea de qué constituye un grupo y cómo encontrarlos eficientemente. El agrupamiento, por tanto, puede ser formulado como un problema multi-objetivo de optimización. El algoritmo apropiado y sus parámetros dependen del conjunto de datos que se analiza y el uso que se le dará a los resultados. El agrupamiento como tal no es una tarea con solución directa, sino un proceso iterativo o interactivo que implica ensayo y error. Este proceso de prueba y error es iterativo en la medida que sea automático, e interactivo en la medida que requiera intervención humana. Es una práctica usual ejecutar un algoritmo de agrupamiento (un proceso iterativo), y a partir de los resultados ajustar los parámetros y repetir la operación (resultando en un proceso interactivo). Las aplicaciones del agrupamiento se dividen en dos tipos principalesː * aquellas en la que los grupos constituyen el resultado buscado * es el caso de análisis de grupos, minería de datos, análisis de imágenes * otras en las que los grupos constituyen el punto de partida para la clasificaciones de nuevas muestras de datos, desconocidas al momento de procesar el agrupamiento * es el caso de clasificación automática en el mundo del aprendizaje de máquina