Descripción: El algoritmo de clustering de atributos es una técnica de aprendizaje no supervisado que se utiliza para agrupar datos en función de sus características o atributos. Este tipo de algoritmo busca identificar patrones y similitudes entre los datos, permitiendo que se organicen en grupos o clústeres. A diferencia de los métodos supervisados, donde se utilizan etiquetas predefinidas, el clustering de atributos se basa únicamente en las propiedades inherentes de los datos. Los algoritmos de clustering pueden ser jerárquicos, como el método de agrupamiento aglomerativo, o no jerárquicos, como el algoritmo K-means. La elección del algoritmo y la métrica de distancia a utilizar son cruciales, ya que afectan directamente la calidad de los clústeres formados. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde no se dispone de información previa sobre las categorías de los datos, permitiendo descubrir estructuras ocultas y relaciones significativas. En resumen, el clustering de atributos es una herramienta poderosa para el análisis exploratorio de datos, facilitando la comprensión y visualización de grandes volúmenes de información.
