Aplicación de teoría de la información en clasificación automática

Abstract

Este trabajo trata del problema estadístico de Clasificación Automática, también conocido como "Clustering" o "Análisis de clusters". En éste se pretende dar solución al siguiente problema: dada una muestra de n objetos a cada uno de los cuales se le midieron p atributos distintos, se quiere encontrar un método para agrupar estos objetos en distintas clases, de manera tal que los objetos que pertenecen a una misma clase sean "similares" en algún sentido. Existen numerosos métodos de clasificación que se pueden dividir en dos grupos básicos: los jerárquicos y las particiones. Dentro de cada tipo hay muchos subtipos y distintos algoritmos para encontrar la división deseada.