Clustering (Análisis de grupos)

El clustering es una técnica utilizada en el análisis de datos y el aprendizaje automático para identificar patrones y estructuras en conjuntos de datos no etiquetados, también se le conoce como agrupamiento. El objetivo principal del clustering es agrupar objetos similares entre sí en clústeres, de modo que los objetos dentro de un mismo clúster sean más similares entre sí que con los objetos en otros clústeres.

El proceso de clustering implica asignar objetos a grupos o clústeres de manera que la similitud entre los objetos dentro de un clúster sea máxima, mientras que la similitud entre los objetos de diferentes clústeres sea mínima. La similitud entre los objetos se mide utilizando diversas técnicas, como la distancia euclidiana, la correlación o la similitud del coseno, dependiendo de la naturaleza de los datos y del algoritmo de clustering utilizado.

Existen diferentes enfoques y algoritmos de clustering, entre los que se incluyen el k-means, el agrupamiento jerárquico, el DBSCAN, el clustering espectral y muchos otros. Cada algoritmo tiene sus propias ventajas y limitaciones, y se selecciona según las características de los datos y los objetivos del análisis.

El clustering se utiliza en una amplia gama de aplicaciones y campos, como la minería de datos, la segmentación de clientes, el análisis de imágenes, la bioinformática, la detección de anomalías y la exploración de datos, entre otros. Proporciona una forma de descubrir estructuras subyacentes y patrones ocultos en los datos, lo que puede ser útil para la toma de decisiones, la segmentación de grupos de interés y la comprensión de los datos en general.

Es importante destacar que el clustering es un enfoque no supervisado, lo que significa que no requiere etiquetas o información preexistente sobre los datos. En cambio, se basa en la similitud entre los objetos para formar clústeres de manera automática.