En el ámbito de la inteligencia artificial y el machine learning, el clustering o agrupamiento se refiere a una técnica de análisis de datos no supervisada en la que un conjunto de objetos o datos se divide en grupos o clusters según su similitud. El objetivo del clustering es encontrar patrones en los datos y agruparlos de manera que los objetos dentro de un mismo cluster sean similares entre sí y diferentes a los objetos en otros clusters.
Los algoritmos de clustering pueden ser utilizados para diferentes propósitos, como la segmentación de clientes en marketing, la identificación de grupos de pacientes con características similares en la medicina, la clasificación de documentos en el procesamiento de lenguaje natural, entre otros. Los métodos de clustering más comunes son el k-means, el hierarchical clustering y el density-based clustering.
Es importante destacar que el clustering es una técnica exploratoria y no se sabe de antemano el número óptimo de clusters que deben formarse, por lo que se requiere un análisis adicional para evaluar la calidad de los clusters y seleccionar el mejor modelo.
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