¿Qué es el análisis de conglomerados?

El análisis de conglomerados es un método de análisis de datos que se utiliza para dividir un conjunto de datos en diferentes grupos o categorías de modo que los puntos de datos dentro de cada grupo sean más similares y los puntos de datos entre diferentes grupos no sean similares. .

Este proceso se basa en medidas de similitud o distancia entre puntos de datos y puede ayudar a los usuarios a descubrir estructuras y patrones inherentes en conjuntos de datos. El análisis de conglomerados se utiliza comúnmente en minería de datos, segmentación de mercados, procesamiento de imágenes, bioinformática y otros campos.

El análisis de clusters se puede dividir en dos tipos: clustering jerárquico y clustering no jerárquico. La agrupación jerárquica es un método de agrupación jerárquica que comienza con un único punto de datos y gradualmente los combina en grupos más grandes hasta que todos los puntos de datos se combinan en un solo grupo. La agrupación en clústeres no jerárquica es un método que divide directamente los puntos de datos en un número predeterminado de grupos, llamados clústeres. La agrupación en clústeres no jerárquica generalmente requiere que el usuario especifique la cantidad de clústeres.