El clustering es una técnica poderosa del aprendizaje no supervisado que permite agrupar datos sin necesidad de etiquetas previas. Gracias a algoritmos como K-Means, DBSCAN y el clustering jerárquico, es posible identificar patrones y estructuras internas dentro de grandes volúmenes de datos. Esta capacidad es especialmente útil en áreas como el marketing, la biología, la ciberseguridad o el análisis de comportamiento del consumidor, donde muchas veces no se conoce de antemano la clasificación de la información.

A diferencia del aprendizaje supervisado, el clustering no depende de datos etiquetados, lo que permite una exploración más libre y reveladora. Sin embargo, también presenta desafíos como definir el número óptimo de clústeres o el manejo de escalas distintas en los datos. Aun así, su valor radica en la capacidad de ofrecer nuevas perspectivas sobre la información y mejorar la toma de decisiones en diversos contextos. Es una herramienta esencial para quienes buscan extraer conocimiento útil en escenarios complejos y sin estructuras claras

Fuentes Bibliográficas:

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