Mucha gente utiliza el análisis de conglomerados. He escuchado muy pocas explícitamente decir por qué. Me imagino que esto es debido a que dentro de un determinado campo, la mayoría de los investigadores parecen entender por qué la agrupación se utiliza para los problemas típicos a los que el área, pero los usos varían entre los campos, y no he visto esas diferencias abordarse en cualquier lugar.
Estoy particularmente interesado en el contraste entre latente de la variable de interpretaciones de los métodos basados en modelo (modelos de mezcla), y la agrupación de aplicaciones en el aprendizaje de máquina que no parece tan preocupado acerca de la interpretación de los clusters, sólo que son útiles de alguna manera. La reducción de datos es aún más agnóstico de la aplicación que es muy común.
Hay un montón de papeles de la comparación de los diferentes métodos para la agrupación -, pero no puedo encontrar ninguna que se compare philisophical/enfoques teóricos. Si usted sabe de alguna, por favor podría enumerarlos aquí?
