Técnicas de clustering y segmentación

 

Técnicas de clustering y segmentación

El clustering es una técnica de aprendizaje no supervisado que agrupa datos en conjuntos o “clusters” basados en similitudes. No requiere etiquetas previas y se usa para descubrir patrones ocultos en los datos.

Entre las técnicas más comunes están:

• K-means: divide los datos en un número fijo de clusters asignando cada punto al grupo más cercano según la distancia.

• Clustering jerárquico: crea una estructura de árbol que agrupa datos desde clusters individuales hasta uno solo, permitiendo análisis en diferentes niveles.

• DBSCAN: identifica clusters de forma automática basándose en la densidad de puntos, útil para detectar grupos de forma irregular.

La segmentación es una aplicación del clustering en áreas como marketing, donde se dividen clientes en grupos para ofrecer estrategias personalizadas. Estas técnicas facilitan la organización y análisis de grandes volúmenes de datos.