Entender cómo difieren dos conjuntos de datos puede ayudarnos a determinar si un conjunto de datos subrepresenta ciertas subpoblaciones y proporciona información sobre qué tan bien los modelos se generalizarán entre conjuntos de datos. Los puntos representativos seleccionados por un coreset de discrepancia máxima de medias (MMD) pueden proporcionar resúmenes interpretables de un solo conjunto de datos, pero no son fácilmente comparables entre conjuntos de datos. En este artículo, introducimos los coresets MMD dependientes, un método de resumen de datos para colecciones de conjuntos de datos que facilita la comparación de distribuciones. Mostramos que los coresets MMD dependientes son útiles para entender múltiples conjuntos de datos relacionados y para comprender la generalización del modelo entre dichos conjuntos de datos.