Label Clustering (Agrupamiento de Etiquetas)

Técnica utilizada en el campo del aprendizaje automático para organizar automáticamente etiquetas o categorías en grupos basados en su similitud o relación intrínseca.

Se emplea principalmente en problemas donde las etiquetas no están estructuradas o son demasiado numerosas, lo que facilita la interpretación y análisis de los datos.

El proceso se basa en algoritmos de agrupamiento como k-means, DBSCAN o métodos jerárquicos, que encuentran patrones comunes en las características subyacentes de las etiquetas.

Es ampliamente aplicado en tareas como clasificación documental, minería de texto y agrupamiento de datos en sistemas de recomendación.

Permite reducir la dimensionalidad y complejidad de los modelos, mejorando la eficiencia computacional y la precisión en entornos con grandes volúmenes de datos etiquetados.