Los objetos de datos de un conjunto determinado pueden clasificarse en clases homogéneas mediante la agrupación.

Clustering o "análisis de conglomerados" es el término para una categoría de algoritmos de aprendizaje automático que clasifican los datos en grupos similares.

Estos grupos se denominan "clusters" y vienen determinados por la evaluación que hace el algoritmo del grado de similitud entre las piezas individuales de datos. A continuación, el algoritmo agrupa estas partes en función de su similitud.

El clustering es una técnica de aprendizaje automático que permite agrupar datos similares en función de su semejanza. Como algoritmo no supervisado, la agrupación no requiere ningún conocimiento previo de los datos y funciona exclusivamente con similitudes dentro de los propios datos.

La aplicación de algoritmos de clustering es muy popular y se utiliza con fines muy diversos, desde agrupar clientes o productos hasta reconocer valores atípicos en la banca o utilizarlo como filtro de spam. En este artículo, comenzamos con una definición de clustering antes de presentar los diferentes métodos y algoritmos.

La agrupación es una forma de organizar los puntos de datos en grupos. Consiste en buscar similitudes en los datos, como la edad o el sexo, e identificar grupos lo más homogéneos posible. Esto significa que los miembros de cada grupo son similares de alguna manera, por ejemplo, que todos los hombres jóvenes están en este grupo.

El clustering funciona sin ningún conocimiento previo sobre qué entradas son similares, sino que calcula estas similitudes basándose únicamente en los propios datos. Esto lo convierte en un método excelente para crear segmentos o grupos sin conocimientos previos y, a continuación, obtener conocimientos a partir de estos segmentos.

El clustering es una técnica de minería de datos que se utiliza para agrupar elementos similares en función de una medida de similitud. Se encuentran grupos de datos que son más similares entre sí que otros grupos.

Hay muchos objetivos para la aplicación de la agrupación. La primera categoría pretende combinar puntos de datos similares y reducir así la complejidad. La otra categoría trata de identificar puntos de datos que no pertenecen a un grupo grande y que, por tanto, tienen características especiales. Esta categoría se conoce como detección de valores atípicos. En ambas categorías, el objetivo es identificar grupos similares para tomar las medidas adecuadas.

Hay muchas áreas diferentes en las que se puede aplicar este conocimiento. Ya se trate de agrupaciones de clientes, de productos, de detección de fraudes o de filtros de spam, la agrupación es un enfoque muy versátil en el campo del aprendizaje automático y la ciencia de datos.