Clustering Borroso

Es un método de agrupamiento que permite que un dato pertenezca simultáneamente a más de un grupo o clúster, asignando grados de pertenencia en lugar de clasificaciones estrictas.

Se basa en la teoría de conjuntos difusos, donde los límites entre los clústeres no son rígidos, lo que permite modelar mejor la incertidumbre y la ambigüedad en los datos.

Cada punto de datos recibe un valor de pertenencia entre 0 y 1 para cada clúster, indicando la intensidad con la que pertenece a cada grupo.

Es especialmente útil en problemas donde los datos no están claramente delimitados y pueden pertenecer parcialmente a múltiples categorías.

Se utiliza en aplicaciones como la segmentación de clientes, el análisis de imágenes y la biología computacional, donde los límites entre categorías no son claramente definibles.