¿Qué es el clustering en Machine Learning?
El clustering es una técnica de aprendizaje no supervisado en Machine Learning que se utiliza para agrupar datos en subconjuntos llamados "clusters". Estos grupos se forman de manera que los elementos dentro de un mismo cluster sean similares entre sí, pero distintos de los elementos en otros clusters. Es ampliamente usado en análisis de datos, segmentación de mercado y reconocimiento de patrones.
¿Cómo funciona el clustering?
El proceso de clustering implica analizar las características de los datos para identificar similitudes y diferencias, utilizando algoritmos que calculan distancias o similitudes entre puntos. Algunos métodos comunes son:
- K-Means: Divide los datos en un número predefinido de clusters optimizando la distancia entre los puntos y el centroide del cluster.
- DBSCAN: Encuentra clusters basados en densidad, ideal para datos con ruido.
- Jerárquico: Crea una jerarquía de clusters mediante fusiones o divisiones sucesivas.
El objetivo del clustering es revelar estructuras implícitas en los datos que pueden no ser evidentes a simple vista.
Ejemplos de uso de clustering
1. Segmentación de clientes: Dividir a los clientes en grupos según su comportamiento de compra.
2. Detección de comunidades en redes sociales: Identificar grupos de usuarios con intereses similares.
3. Análisis de imágenes: Agrupar píxeles para segmentar objetos o regiones en una imagen.
Referencia oficial
Para más información, puedes consultar la documentación sobre clustering en Scikit-Learn, una biblioteca popular de Python para Machine Learning.
Jorge García
Fullstack developer