Descripción: El ‘Clustering por Puntuación Z’ es una técnica de agrupamiento que utiliza puntuaciones Z para agrupar puntos de datos similares. La puntuación Z, que mide cuántas desviaciones estándar se encuentra un dato por encima o por debajo de la media, permite normalizar los datos y facilitar la identificación de patrones. En este enfoque, los datos se transforman en una escala común, lo que ayuda a mitigar el impacto de las diferencias en las unidades de medida y las escalas de los datos. Esta técnica es especialmente útil en conjuntos de datos donde las características pueden tener diferentes rangos y distribuciones. Al aplicar el clustering por puntuación Z, se pueden identificar grupos de datos que comparten características similares, lo que es fundamental en el análisis exploratorio de datos y en la optimización de modelos. Además, esta técnica puede ser combinada con algoritmos de clustering como K-means, donde las puntuaciones Z se utilizan para determinar la proximidad de los puntos de datos a los centroides de los grupos. En resumen, el clustering por puntuación Z es una herramienta poderosa para la segmentación de datos, permitiendo a los analistas y científicos de datos descubrir patrones y relaciones significativas en grandes volúmenes de información.
