En este documento, se propone un esquema conjunto de asignación de recursos espaciales y de radiofrecuencia y de formación de haces híbrida para los sistemas masivos de entrada múltiple y salida múltiple (MIMO). Consideramos la formación de haces híbrida de dos etapas con retroalimentación limitada para descomponer la matriz de precodificación en la estación base. Para reducir la retroalimentación de información del estado del canal (CSI) de MIMO masivo, utilizamos la precodificación RF basada en la covarianza del canal y la selección de haces. Este proceso de selección de haces minimiza la interferencia entre grupos. La diagonalización de bloque regularizada puede mitigar la interferencia entre grupos, pero requiere una retroalimentación sustancial. Utilizamos los eigenmodos basados en la covarianza del canal y las transformadas discretas de Fourier (DFT) para reducir la sobrecarga de retroalimentación y diseñar un precodificador analógico simplificado. Las columnas de la matriz de formación de haces analógica se seleccionan en función del agrupamiento de usuarios realizado por el algoritmo de aprendizaje automático no supervisado K-mean. El precodificador digital se diseña con la optimización conjunta de la función de utilidad del usuario intra-grupo. Se ha demostrado que la sobrecarga de retroalimentación se reduce mediante el diseño de un precodificador analógico basado en eigenmodos. Los haces conjuntos, la programación de usuarios y la precodificación híbrida basada en retroalimentación limitada aumentan la tasa de suma en comparación con el caso de un solo grupo, y reducen la sobrecarga de retroalimentación en comparación con la retroalimentación de CSI completa.