Descripción: El clustering de atributos es un proceso fundamental en el ámbito del aprendizaje no supervisado, que consiste en agrupar características o atributos similares en función de sus propiedades intrínsecas. Este enfoque permite identificar patrones y relaciones ocultas en los datos sin la necesidad de etiquetas predefinidas. Al agrupar atributos, se busca simplificar la complejidad de los datos, facilitando su análisis y comprensión. Este proceso se basa en la idea de que los atributos que comparten similitudes pueden proporcionar información valiosa sobre la estructura subyacente de los datos. Las técnicas de clustering, como K-means, jerárquico y DBSCAN, son comúnmente utilizadas para llevar a cabo esta tarea, cada una con sus propias ventajas y desventajas. El clustering de atributos no solo ayuda a reducir la dimensionalidad de los datos, sino que también puede mejorar la eficiencia de otros algoritmos de aprendizaje automático al permitir una mejor representación de los datos. En resumen, el clustering de atributos es una herramienta poderosa que permite a los analistas y científicos de datos descubrir patrones significativos y tomar decisiones informadas basadas en la estructura de los datos.
