Clasificación Jerárquica

Es un enfoque en el aprendizaje automático que organiza las clases o categorías en una jerarquía, donde las relaciones entre ellas se estructuran de manera jerárquica, como un árbol.

Permite clasificar datos en diferentes niveles de granularidad, comenzando por categorías amplias hasta llegar a subcategorías más específicas.

Se utiliza comúnmente en aplicaciones donde la organización jerárquica de la información es crucial, como taxonomías biológicas, clasificación de documentos o sistemas de recomendaciones.

Los algoritmos utilizados pueden operar tanto en un enfoque "top-down" (de lo general a lo específico) como "bottom-up" (de lo específico a lo general).

Este método mejora la precisión de la clasificación ya que aprovecha las dependencias jerárquicas entre las categorías, reduciendo la complejidad del modelo en comparación con clasificaciones planas.