El documento describe la técnica de agrupación o clustering, que permite agrupar datos que comparten características similares en grupos mutuamente excluyentes. El clustering es una técnica de aprendizaje no supervisado que construye una jerarquía de grupos separando los elementos iterativamente en función de su cercanía. La técnica se caracteriza por su alto rendimiento, alta disponibilidad y alta eficiencia. Entre sus aplicaciones se encuentran la minería de datos y la robótica.

1. BASES DE DATOS AVANZADAS
TÉCNICA DE AGRUPACIÓN
BASES DE DATOS AVANZADAS
BASES DE DATOS AVANZADAS
2013

2. QUE ES?
El análisis de clúster o clustering es una
colección de métodos estadísticos que
permiten agrupar datos sobre los cuales miden
diferentes variables o características.
En la minería de datos, se lo considera una
técnica de aprendizaje no supervisado .

3. EN QUE CONSISTE?
Es el Proceso de dividir un conjunto de datos
en grupos mutuamente excluyentes, de tal
manera que cada miembro de un grupo este
lo mas cercano posible al otro.

4. FUNCIONALIDAD
 Se
construye una jerarquía de grupos
separándolos iterativamente (repetitivamente).
 Los elementos se van asignando a los grupos en
función de su cercanía.

5. CARACTERISTICAS
 Alto rendimiento
Se ve reflejado en el procesamiento de los datos.
 Alta disponibilidad
Proveer disponibilidad y confiabilidad.
 Alta eficiencia
Existe independencia de datos entre los cluster existentes.

6. APLICACIONES
En la Minería de datos
Utiliza la transformación de los datos al formato
requerido, para el algoritmo especifico para la minería
de datos, buscando patrones que puedan expresarse
como modelo.
En la Robótica
Utiliza un conjunto de técnicas y conceptos teóricos
comunes, ejemplo los modelos probabilísticos como
métodos de representación de la información.