¿Qué significa "Separación de Clases"?

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La separación de clases se refiere a qué tan bien se pueden distinguir diferentes grupos, o clases, de elementos en un conjunto de datos. Cuando las diferentes clases están claramente separadas, es más fácil identificar y categorizar nuevos elementos.

En el contexto de la visualización de datos, una buena separación de clases significa que los elementos similares están agrupados, mientras que los elementos diferentes están bastante separados. Esto es importante porque ayuda a la gente a entender mejor los datos y a tomar decisiones más precisas basadas en ellos.

Por ejemplo, en imágenes médicas, si las imágenes de tejido sano y las imágenes de tejido enfermo están bien separadas, permite a los doctores reconocer y clasificar rápidamente las condiciones que están viendo. Esta claridad puede mejorar la forma en que se analizan los datos y cómo se comparten los hallazgos.