Entré a trabajar en una consultora hace un tiempo ?no diré si mucho o poco? y uno de mis primeros encargos fue el de supervisar el desarrollo e implementación de unos modelos que habían creado unos compañeros. Les eché un vistazo y me sorprendió que sin mayor miramiento habían eliminado aquellas observaciones cuya variable objetivo tomaba el 4% de los valores más altos y el 4% de los más pequeños.
¿Quién fue el segundo hombre en pisar la luna? ¿Y el tercero? Aunque a veces pareciese lo contrario, ¿sabe que hay futbolistas que no son ni Ronaldo ni Messi? ¿Y otros ciclistas además de Contador e Induráin? ¿Y que la Fórmula 1 no se reduce a un tal Alonso?
Diríase que por razones sicológicas, nuestro cerebro tiende a sobresimplificar, se siente cómodo con una representación escueta de la realidad, es reacio a los distingos y grises.
Sólo conozco un estudio ?y lo digo bona fide; si alguno de mis lectores conoce otro, le ruego que me lo indique? en el que las técnicas de clústering hayan sido rectamente aplicadas. Se trata del artículo Molecular Classification of Cancer: Class Discovery and Class Prediction by Gene Expression Monitoring de cuyo resumen extraigo y traduzco lo siguiente:
Un procedimiento de detección de clases automáticamente descubrió la distinción entre la leucemia mieloide aguda (AML) y la leucemia linfoblástica aguda (ALL) sin conocimiento previo de las clases.
Comienzo hoy una serie de entradas en seis entregas sobre una muy utilizada técnica de análisis de datos de la que soy un profundo detractor. Reconozco que uno de los motivos, aunque menores, de esta postura estriba en que carece de un nombre castizo y reconocido en español. Aunque por ahí gusta agrupación o agrupamiento, yo siempre he preferido arracimamiento: aparte de su valor visual, descarga el término grupo, manifiestamente sobreutilizado en muchos ámbitos.
