Descripción: El Agrupamiento Basado en Modelos es un enfoque de agrupamiento que asume que los datos se generan a partir de una mezcla de distribuciones de probabilidad subyacentes. Este método se basa en la idea de que cada grupo o clúster en los datos puede ser representado por una distribución estadística específica, lo que permite modelar la estructura de los datos de manera más flexible y precisa. A diferencia de los métodos de agrupamiento más simples, como el k-means, que asignan puntos de datos a clústeres basándose en distancias, el agrupamiento basado en modelos utiliza técnicas estadísticas para inferir la probabilidad de que un punto de datos pertenezca a un clúster particular. Esto se logra a menudo mediante el uso de algoritmos como el de Expectation-Maximization (EM), que optimiza los parámetros del modelo para maximizar la probabilidad de los datos observados. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde los datos presentan una complejidad inherente, como en el caso de datos de alta dimensión o cuando los clústeres tienen formas no esféricas. Además, el agrupamiento basado en modelos permite la incorporación de información previa a través de distribuciones a priori, lo que lo hace robusto y adaptable a diferentes contextos y tipos de datos.
