Agrupamiento Borroso

Es una técnica de agrupación utilizada en inteligencia artificial y machine learning que permite asignar un mismo elemento a múltiples grupos con distintos grados de pertenencia.

Se basa en la lógica difusa, la cual trabaja con niveles parciales de pertenencia en lugar de asignaciones binarias. Esto hace que sea especialmente útil en escenarios donde los datos no tienen límites claros o sus características comparten similitudes con varios grupos.

Cada grupo o clúster está representado por una función de pertenencia que define el grado al cual un elemento pertenece a dicho grupo.

Su aplicación es común en sistemas donde la incertidumbre o la ambigüedad de los datos requiere modelado flexible, como la clasificación de imágenes, análisis de texto y procesos de toma de decisiones.

La metodología permite captar relaciones complejas y sugiere soluciones más adaptativas en comparación con métodos de agrupamiento tradicionales.