Descripción: El agrupamiento de ejemplares es un método de aprendizaje no supervisado que se utiliza para identificar patrones y estructuras en conjuntos de datos sin etiquetas. Este enfoque se basa en la idea de que los datos pueden ser agrupados en clústeres, donde cada clúster contiene ejemplares que son similares entre sí y diferentes de aquellos en otros clústeres. Los ejemplares, que son puntos representativos dentro del espacio de características, sirven como referencia para determinar la pertenencia de otros puntos a un clúster específico. Este método es especialmente útil en situaciones donde no se dispone de información previa sobre las categorías de los datos, permitiendo así descubrir relaciones ocultas y segmentar la información de manera efectiva. Las características principales del agrupamiento de ejemplares incluyen la capacidad de manejar grandes volúmenes de datos, la flexibilidad para adaptarse a diferentes formas de datos y la posibilidad de realizar análisis exploratorios. Su relevancia radica en su aplicación en diversas áreas, como la segmentación de mercado, la biología, la detección de anomalías y el procesamiento de imágenes, donde la identificación de patrones y la agrupación de datos son fundamentales para la toma de decisiones informadas.
