ceviche

Agrupamiento:
Un algoritmo de agrupamiento (en inglés, clustering) es un procedimiento de agrupación de una serie de vectores de acuerdo con un criterio de cercanía. Esta cercanía se defineen términos de una determinada función de distancia, como la euclídea, aunque existen otras más robustas o que permiten extenderla a variables discretas.
Generalmente, los vectores de un mismogrupo (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 usoen 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, comoel 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 unavariable objetivo.


Inestabilidad:
Si los puntos se mantienen dentro de los limites de control y presentan un patrón aleatorio, entonces se dice que el proceso está en el control, si por elcontrario, se encuentran puntos fuera de los limites de control, o el conjunto de puntos muestra tendencias, periodicidad, o cosas anómalas, entonces el proceso se diagnostica como Inestable, ofuera de control. Ante una situación de esta naturaleza, debe procederse a investigar las causas que estén provocando la inestabilidad, e implementar acciones preventivas para evitar que vuelvana presentarse.
Estratificación:
La estratificación es la separación de datos en categorías o clases. Los datos observados en un grupo dado comparten unas características comunes que definenla categoría. La estratificación es la base para otras herramientas, como el Analisis de Pareto, y se utiliza conjuntamnte con otras herramientas, como los diagramas de dispersión.