Métodos de Clustering

Es una técnica no supervisada utilizada para agrupar datos en subconjuntos basados en patrones o similitudes.

Busca maximizar la similitud entre los elementos dentro de cada grupo y minimizarla entre distintos grupos.

Existen varios enfoques para implementarlo, como el clustering jerárquico, el particional (como K-Means), o los métodos basados en densidad (como DBSCAN).

Se aplica en diversos contextos, como análisis de mercado, segmentación de clientes, procesamiento de imágenes y detección de anomalías.

Su eficacia depende en gran medida de la calidad y estructura de los datos, así como de los parámetros configurados durante el proceso.