Análisis de Clúster
Es una técnica de aprendizaje no supervisado utilizada para agrupar objetos o datos según sus características similares.
Su objetivo principal es organizar la información en subconjuntos o clústeres que maximicen la similitud dentro de cada grupo y minimicen la similitud entre grupos diferentes.
Se emplea ampliamente en áreas como segmentación de mercado, análisis de datos genómicos, detección de anomalías y reconocimiento de patrones.
Entre los algoritmos más comunes para realizar este análisis se encuentran k-means, hierárquico y DBSCAN.
Es esencial en proyectos de machine learning cuando no se dispone de etiquetas para clasificar los datos de manera supervisada.
La interpretación de los resultados depende del contexto y puede requerir la combinación con otras técnicas de análisis de datos.