Clustering Jerárquico

Es un método de agrupamiento utilizado en aprendizaje no supervisado que organiza los datos en una estructura jerárquica similar a un árbol, conocida como dendrograma.

Se basa en la similitud entre los datos, agrupándolos progresivamente en conjuntos más grandes o dividiéndolos en grupos más pequeños, dependiendo del enfoque empleado (aglomerativo o divisivo).

El enfoque aglomerativo comienza considerando cada punto de datos como un grupo independiente, fusionándolos iterativamente en función de su proximidad.

El enfoque divisivo, por el contrario, inicia con todos los puntos en un solo grupo y los divide de manera sucesiva en subgrupos.

Es ideal para identificar patrones o relaciones jerárquicas entre observaciones y comprender la estructura interna de los datos.

Se utiliza en áreas como biología para analizar similitudes entre especies, en marketing para segmentación de clientes, y en minería de datos para explorar grandes conjuntos de información.