15.4: Direcciones actuales de investigación

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Los problemas más significativos asociados con la agrupación ahora están asociados con el escalado de algoritmos existentes limpiamente con dos atributos: tamaño y dimensionalidad. Para hacer frente a conjuntos de datos cada vez más grandes, se han desarrollado algoritmos como la agrupación de dosel, en los que los conjuntos de datos se agrupan de manera general de una manera destinada a preprocesar los datos, después de lo cual se aplican algoritmos de agrupamiento estándar (por ejemplo, k-medias) para subdividir los diversos clústeres. El aumento de la dimensionalidad es un problema mucho más frustrante, e intentar remediarlo generalmente implica un proceso de dos etapas en el que los subespacios relevantes apropiados se identifican primero mediante transformaciones apropiadas en el espacio original y luego se someten a algoritmos de agrupamiento estándar.