Clustering

La diferencia fundamental entre «clustering» y otros métodos de análisis de datos, como la clasificación, radica en su objetivo y en la forma en que se aplican. El «clustering» es un proceso no supervisado en el que el objetivo principal es agrupar datos similares en clústeres o grupos, sin etiquetas predefinidas. Los algoritmos de «clustering» exploran la estructura inherente de los datos para descubrir patrones o segmentos ocultos. Es útil cuando no se conocen las categorías o etiquetas de antemano y se busca comprender la estructura subyacente de los datos. Por otro lado, la clasificación es un proceso supervisado en el que se asignan etiquetas o categorías predefinidas a los datos en función de características conocidas. El objetivo es entrenar un modelo para predecir la clase o categoría a la que pertenecen nuevos datos. La clasificación se utiliza cuando se dispone de un conjunto de datos etiquetado y se busca realizar predicciones precisas sobre nuevas instancias. En resumen, la principal diferencia radica en la supervisión. El «clustering» es no supervisado y se centra en descubrir grupos naturales en los datos, mientras que la clasificación es supervisada y se enfoca en asignar categorías conocidas a los datos. Ambos enfoques son útiles en diferentes contextos y tienen aplicaciones variadas en el análisis de datos y la inteligencia artificial.