Un algoritmo de agrupamiento (en inglés, clustering) es un procedimiento de agrupación de una serie de vectores de acuerdo con un criterio. Esos criterios son por lo general distancia o similitud. La cercanía se define en términos de una determinada función de distancia, como la euclídea, aunque existen otras más robustas o que permiten extenderla a variables discretas. La medida más utilizada para medir la similitud entre los casos es la matriz de correlación entre los nxn casos. Sin embargo, también existen muchos algoritmos que se basan en la maximización de una propiedad estadística llamada verosimilitud.
Generalmente, los vectores de un mismo grupo (o clústers) comparten propiedades comunes. El conocimiento de los grupos puede permitir una descripción sintética de un conjunto de datos multidimensional complejo. De ahí su uso en minería de datos. Esta descripción sintética se consigue sustituyendo la descripción de todos los elementos de un grupo por la de un representante característico del mismo.
En algunos contextos, como el de la minería de datos, se lo considera una técnica de aprendizaje no supervisado puesto que busca encontrar relaciones entre variables descriptivas pero no la que guardan con respecto a una variable objetivo.
Las técnicas de agrupamiento encuentran aplicación en diversos ámbitos.
Existen dos grandes técnicas para el agrupamiento de casos:
Existen diversas implementaciones de algoritmos concretos. Por ejemplo, el de las k-medias, de particionamiento. Es uno de los más antiguos, pero de uso extendido a pesar de sus carencias y falta de robustez.
El paquete clúster de R-lenguaje implementa una serie de algoritmos de particionamiento como agnes, mona y diana, jerárquicos, y pam, clara y fanny, de particionamiento.
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