Clustering

Es una técnica de aprendizaje no supervisado utilizada para agrupar datos en subgrupos o clústeres basados en similitudes.

Cada clúster contiene datos que comparten características comunes, mientras que los datos de diferentes clústeres presentan diferencias significativas.

Es ampliamente empleado en análisis exploratorio de datos, segmentación de clientes, reconocimiento de patrones y reducción de dimensionalidad.

Los algoritmos más comunes incluyen K-Means, DBSCAN y Clustering Jerárquico, cada uno con ventajas específicas para diferentes tipos de datos.

La selección de características adecuadas y un buen procesamiento previo de los datos son fundamentales para obtener resultados efectivos.