Descripción: El agrupamiento de atributos es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos que consiste en la identificación y combinación de atributos similares dentro de un conjunto de datos. Este enfoque busca reducir la dimensionalidad, lo que significa disminuir el número de variables que se utilizan para representar la información sin perder la esencia de los datos. Al agrupar atributos, se facilita la visualización y el análisis de los datos, lo que puede mejorar la eficiencia de los algoritmos de aprendizaje automático y la interpretación de los resultados. Este proceso también ayuda a mitigar problemas como el sobreajuste, donde un modelo se ajusta demasiado a los datos de entrenamiento y pierde capacidad de generalización. Además, el agrupamiento de atributos puede contribuir a la eliminación de redundancias y a la mejora de la calidad de los datos, lo que resulta en modelos más robustos y precisos. En resumen, el agrupamiento de atributos es una técnica clave en el preprocesamiento de datos que permite optimizar el manejo de grandes volúmenes de información, facilitando su análisis y mejorando el rendimiento de los modelos predictivos.
