El problema de encontrar subgrupos en un conjunto de datos 
(Análisis Cluster) ha sido ampliamente estudiado por investigadores de diversos 
campos, como la Estadística y las Ciencias de la Computación. A pesar de su 
popularidad, en algunos artículos recientes se reconoce la falta de 
profundización en aspectos teóricos en algunos de los enfoques existentes del 
problema. Una de las razones para esta falta de resultados teóricos puede ser el 
hecho de que, al contrario de lo que ocurre en problemas de Aprendizaje 
Supervisado (Regresión o Clasificación), para algunas de las metodologías de 
Análisis Cluster no parece estar claro cuál es el objetivo poblacional al que 
deberían intentar acercarse los algoritmos de partición en subgrupos. En esta 
charla definiremos claramente cuál es este objetivo poblacional en el caso del 
Análisis de Subgrupos no paramétrico, cuya metodología está basada en las 
regiones modales de la densidad. Además, propondremos dos maneras de 
medir el comportamiento de un algoritmo de agrupamiento con respecto a 
dicho óptimo teórico y proporcionaremos un resultado de consistencia para los 
métodos basados en una estimación tipo núcleo de la densidad. 