Conjuntos de puntos principales (self-consistentes) e la distribución binomial y su aproximación asintótica a conjuntos de puntos principales (self-consistentes) de la distribución normal

Los puntos principales de una distribucion son valores que tratan de encontrar centros optimos de clusters para una poblacion con una distribucion F. Flury (1990) dio a estos valores el nombre de puntos principales, inspirado en la definicion de Componentes Principales dada por Pearson (1901). Su relacion con el termino self-consistencia, siguiendo la terminologia de Hastie y Stuetzle (1989), fue establecida por Flury (1993). En esta comunicacion se presenta un algoritmo para establecer un conjunto de k puntos principales (self-consistentes) de la distribucion binomial y su aproximacion a conjuntos de puntos principales (self-consistentes) de la distribucion normal.