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El análisis de clusters es una colección de métodos estadísticos que permiten agrupar casos sobre los cuales se miden diferentes variables o características.

Los clusters deben ser hallados in información previa y serán sugeridos únicamente por la propia esencia de los datos.

Existen dos métodos de bloques de clustering: los jerárquicos y los no jerárquicos o particionales.

Para ver artículo completo ir a: http://techi322.wordpress.com/2008/08/08/clasificacion-analisis-de-clusters/

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Si bien es cierto que muchas de las cosas que observamos en películas futuristas son simplemente el producto de la imaginación de los productores, también tienen una contraparte realista pues existen muchas entidades, organizaciones, departamentos gubernamentales (especialmente de países desarrollados) que basándose en este tipo de ideas, invierten mucho tiempo y dinero en construir prototipos de robots y/o máquinas con características de ordenadores con la finalidad de superar la frontera de simples máquinas programables, a máquinas pensantes.

Cuando era pequeño me preguntaba ¿Cómo harán los robots? ¿Las computadoras lo saben todo? ¿Algún día podremos tener como un amigo a un robot, o al menos una computadora con la cual se pueda conversar? ¿Cómo lo harán?

Bueno para responder a la mayoría de preguntas aunque sea de una forma rápida, sencilla y quizá un poco imprecisa utilizaré algún navegador web y alguno de los diferentes buscadores disponibles, pero específicamente para la última pregunta responderé con algunos elementos que se nos ha indicado en la materia de Inteligencia Artificial Avanzada.

CLASIFICACIÓN:

1. Reconocimiento de formas

1.1. Aproximaciones paramétricas: Se tienen un conocimiento a priori acerca de la forma funcional de las distribuciones de probabilidad de cada clase sobre el espacio de representación.

1.2. Aproximaciones no paramétricas: No supone ninguna forma de las distribuciones de probabilidad sobre el espacio de representación, de modo que el único conocimiento a priori será el correspondiente a la información inducida a partir del conjunto de muestras.

2. Reconocimiento de patrones

2.1. Clasificación supervisada: Parte de un conjunto de objetos descritos por un vector de características y la clase a la que pertenece cada uno de ellos; a este conjunto de objetos de los que conocemos la clase a la que pertenecen se los denomina “conjunto de entrenamiento” o “conjunto de aprendizaje”.

2.2. Clasificación no supervisada: Enfoca la clasificación como el descubrimiento de clases del problema. Los objetos únicamente vienen descritos por un vector de características.

3. Situaciones dentro del problema clasificatorio

3.1. Clases que definen el problema son separables: Cuando todos los objetos con las mismas características pertenecen a la misma clase.

3.2. Clases que definen el problema no son separables: Cuando dos o más objetos con las mismas características pertenecen a diferentes clases.

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