La clusterización de datos es un proceso de aprendizaje automático que se utiliza para agrupar objetos similares en conjuntos llamados clusters.
El objetivo es dividir un conjunto de datos en subgrupos (clusters) de forma que los objetos en un mismo cluster sean similares entre sí y diferentes de los objetos en otros clusters. Esto es útil para la exploración de datos y la comprensión de patrones en grandes conjuntos de datos.
La clusterización es una técnica de aprendizaje no supervisado ya que no se proporciona algoritmo de aprendizaje con un conjunto de etiquetas o etiquetas para los datos. En cambio, se espera que el algoritmo encuentre patrones y estructuras en los datos por sí mismo.
Hay diferentes algoritmos de clusterización, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Algunos de los algoritmos más comunes son:
- K-means: Divide los datos en k clusters mediante la asignación de cada punto de datos al cluster cuyo centroide es el más cercano.
- Agrupamiento jerárquico: Crea un árbol de clusters mediante la unión gradual de clusters más pequeños en clusters más grandes.
- DBSCAN: Encuentra clusters de densidad variable mediante la búsqueda de áreas densamente pobladas de puntos de datos rodeadas por áreas menos densas.
Entonces, podemos decir que la clusterización es una herramienta valiosa para la exploración de datos y la comprensión de patrones en grandes conjuntos de datos, y se utiliza en una variedad de campos, como la ciencia de datos, la minería de datos, la inteligencia artificial, la biología computacional, la marketing y la investigación social.
