Descripción: El agrupamiento de variables es un proceso fundamental en el preprocesamiento de datos y la optimización de hiperparámetros, que consiste en la identificación y agrupación de variables similares dentro de un conjunto de datos. Este enfoque busca reducir la dimensionalidad del espacio de características, lo que puede mejorar la eficiencia de los algoritmos de aprendizaje automático y facilitar la interpretación de los resultados. Al agrupar variables, se pueden identificar patrones y relaciones subyacentes que podrían no ser evidentes en un conjunto de datos de alta dimensionalidad. Este proceso no solo ayuda a simplificar modelos complejos, sino que también puede contribuir a la reducción del sobreajuste, ya que se eliminan redundancias y se preserva la información más relevante. Las técnicas comunes para el agrupamiento de variables incluyen el análisis de componentes principales (PCA), la selección de características y el uso de algoritmos de clustering. En resumen, el agrupamiento de variables es una estrategia clave para optimizar el rendimiento de modelos predictivos y mejorar la calidad de los datos utilizados en el análisis.
