Descripción: El agrupamiento probabilístico es un método de agrupamiento que asigna probabilidades a cada punto de datos perteneciente a cada clúster. A diferencia de los métodos de agrupamiento tradicionales, que asignan un punto de datos a un único clúster, el agrupamiento probabilístico permite que un punto pertenezca a múltiples clústeres con diferentes grados de pertenencia. Esto se logra a través de modelos estadísticos que representan la distribución de los datos en el espacio de características. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde los límites entre clústeres no son claros o donde los datos presentan solapamientos significativos. Los modelos generativos, como el modelo de mezcla gaussiana, son ejemplos comunes de agrupamiento probabilístico, donde se asume que los datos son generados a partir de una combinación de varias distribuciones subyacentes. Este método no solo proporciona una forma más flexible de agrupar datos, sino que también permite la estimación de la incertidumbre en la asignación de clústeres, lo que puede ser crucial en aplicaciones donde la precisión es fundamental. En resumen, el agrupamiento probabilístico es una técnica poderosa que mejora la comprensión de la estructura de los datos y facilita la toma de decisiones informadas en el análisis de datos.
