Gruparea corelației este efectuată pe baze de date și alte surse mari de date pentru a grupa seturi de date similare, alertând în același timp utilizatorul asupra seturilor de date diferite. Acest lucru se poate face perfect în unele grafice, în timp ce altele vor întâmpina erori, deoarece va fi dificil să diferențiezi datele similare de cele diferite. În cazul celui din urmă, gruparea de corelații va ajuta la reducerea automată a erorii. Acesta este adesea folosit pentru extragerea datelor sau pentru a căuta asemănări în date greoaie. Datele diferite sunt de obicei șterse sau plasate într-un cluster separat.
Când se utilizează o funcție de grupare a corelației, aceasta caută date pe baza instrucțiunilor utilizatorului. Utilizatorul va spune programului ce să caute și, când va fi găsit, unde să plaseze datele. Acest lucru se aplică în mod normal surselor de date foarte mari atunci când ar fi imposibil – sau ar dura prea multe ore – să căutați manual datele. Poate exista fie grupare perfectă, fie grupare imperfectă.
Agruparea perfectă este scenariul ideal. Aceasta înseamnă că există doar două tipuri de date și unul este ceea ce caută utilizatorul, în timp ce celălalt nu este necesar. Toate datele pozitive sau necesare sunt plasate într-un grup, în timp ce celelalte date sunt șterse sau mutate. În acest scenariu, nu există confuzie și totul funcționează perfect.
Cele mai multe grafice complexe nu permit gruparea perfectă și sunt, în schimb, imperfecte. De exemplu, un grafic are trei variabile: X, Y și Z. X,Y este similar, X,Z este similar, dar Y,Z este diferit. Cu toate acestea, cele trei grupuri variabile sunt atât de asemănătoare încât este imposibil să existe o grupare de corelație perfectă. Programul va funcționa pentru a maximiza numărul de corelații pozitive, dar acest lucru va necesita în continuare câteva căutări manuale din partea utilizatorului.
În extragerea datelor, în special atunci când se ocupă cu seturi mari de date, gruparea de corelații este utilizată pentru a grupa date similare cu date similare. De exemplu, dacă o companie a extras date pentru un site web sau o bază de date mare și dorește să știe doar despre un anumit aspect, ar dura o veșnicie să căutați prin toate datele pentru acel aspect. Prin utilizarea unei formule de grupare, datele vor fi puse deoparte pentru o analiză adecvată.
Informațiile diferite sunt tratate numai pe baza instrucțiunilor utilizatorului. Utilizatorul poate alege să trimită date diferite către grupuri diferite, deoarece informațiile pot fi utile pentru alte proiecte. Dacă datele nu sunt necesare și doar irosesc memorie, atunci informațiile diferite sunt aruncate. În gruparea imperfectă, este posibil ca unele informații diferite să nu fie aruncate, deoarece sunt atât de similare cu datele pe care le caută utilizatorul.