El término “clustering” se refiere a una técnica utilizada en el campo de la minería de datos y el análisis de datos para agrupar un conjunto de objetos o datos similares en grupos o clústeres. El objetivo del clustering es identificar patrones y estructuras intrínsecas en los datos, agrupando objetos que comparten características similares.
El proceso de clustering implica asignar objetos a grupos de manera que los objetos dentro de un mismo grupo sean más similares entre sí que con los objetos en otros grupos. La similitud se determina en función de las características o atributos de los datos que se están analizando. Los algoritmos de clustering buscan maximizar la similitud intra-grupo y minimizar la similitud inter-grupo.
Los algoritmos de clustering pueden ser aplicados en una amplia variedad de áreas y problemas, como la segmentación de clientes, análisis de mercado, clasificación de documentos, detección de anomalías, entre otros. Algunos de los algoritmos de clustering más comunes son k-means, clustering jerárquico, DBSCAN y algoritmos basados en densidad.
Los resultados del clustering pueden proporcionar información valiosa, como la identificación de grupos homogéneos de clientes con características y comportamientos similares, la segmentación del mercado en grupos de consumidores con necesidades específicas, o la detección de patrones y grupos en conjuntos de datos complejos.
Es importante destacar que el clustering es una técnica exploratoria y no supervisada, lo que significa que no se requiere una etiqueta o categoría previa de los datos. Los resultados del clustering pueden ser útiles para comprender y analizar los datos, pero también pueden requerir interpretación y validación adicional por parte del analista o experto en el dominio para su aplicación efectiva en un contexto específico.
