Agrupamiento Jerárquico

Método de análisis en el ámbito del aprendizaje no supervisado que organiza datos en una estructura jerárquica basada en sus similitudes.

Consiste en la creación de agrupaciones anidadas, donde cada nivel de la jerarquía representa un conjunto de particiones más detalladas o más generales.

Existen dos enfoques principales: el método ascendente (aglomerativo), que comienza con cada punto como un grupo individual y los combina progresivamente, y el método descendente (divisivo), que parte de un solo grupo y lo divide sucesivamente.

Las distancias o similitudes entre los datos se calculan mediante métricas como la distancia euclidiana, Manhattan o de correlación.

El resultado se representa comúnmente mediante un dendrograma, que visualiza la jerarquía de las agrupaciones y permite identificar niveles específicos de agrupamientos según el umbral seleccionado.

Es utilizado en aplicaciones como segmentación de clientes, análisis biológico (agrupamiento de genes o proteínas) y minería de datos, entre otras.