Cluster

En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a un conjunto de datos que presentan características similares y que, como tal, se agrupan en una misma categoría en el proceso de aprendizaje no supervisado.

El objetivo principal es identificar patrones y relaciones dentro de conjuntos de datos grandes y complejos, permitiendo organizar la información de manera estructurada.

El proceso de formación utiliza métodos como el algoritmo K-Means, DBSCAN, o Clustering Jerárquico, que agrupan elementos según criterios de proximidad o similitud definidos previamente.

Estos grupos se emplean en tareas como segmentación de clientes, análisis de redes sociales, bioinformática y detección de anomalías, entre otras aplicaciones.

El número y forma de los grupos pueden variar considerablemente dependiendo del algoritmo utilizado y las características del conjunto de datos analizado.