Descripción: El algoritmo de clustering bayesiano es una técnica de aprendizaje no supervisado que utiliza principios de la estadística bayesiana para agrupar datos en clústeres o grupos. A diferencia de los métodos de clustering tradicionales, que pueden depender de distancias euclidianas o métricas similares, el enfoque bayesiano permite incorporar información previa y modelar la incertidumbre en los datos. Esto se logra a través de la formulación de un modelo probabilístico que describe cómo se generan los datos, permitiendo que el algoritmo ajuste sus parámetros en función de la evidencia observada. Una de las características más destacadas de este algoritmo es su capacidad para adaptarse a la complejidad de los datos, permitiendo la identificación de clústeres de diferentes formas y tamaños. Además, el clustering bayesiano puede ser particularmente útil en situaciones donde se dispone de información previa sobre los datos, ya que puede integrar esta información en el proceso de agrupamiento. En resumen, el algoritmo de clustering bayesiano es una herramienta poderosa para el análisis de datos, que combina la flexibilidad de los métodos no supervisados con la robustez de la inferencia bayesiana, ofreciendo una forma efectiva de descubrir patrones ocultos en conjuntos de datos complejos.
