Soft Clustering

Es un enfoque en el aprendizaje no supervisado que permite asignar un dato a múltiples clústeres en lugar de forzar una pertenencia exclusiva a uno solo.

Se utiliza para modelar conjuntos de datos complejos donde los límites entre los clústeres no son claramente definidos.

Cada asignación se realiza de manera probabilística, asignando un grado o peso que indica la pertenencia relativa de un dato a un grupo específico.

Este método es útil en casos donde los datos muestran características compartidas entre varias categorías o cuando existe superposición entre los clústeres.

Es especialmente común en aplicaciones como análisis de texto, biología computacional y segmentación de clientes.

Representa una alternativa flexible a las técnicas de clustering rígidas, como el clustering jerárquico o K-Means, que implican asignaciones exclusivas.