Descripción: El clustering aglomerativo es un método de aprendizaje no supervisado que se utiliza para agrupar un conjunto de datos en clusters jerárquicos. Este enfoque comienza considerando cada punto de datos como un cluster individual y, a través de un proceso iterativo, fusiona los clusters más cercanos hasta que se forma un único cluster que abarca todos los datos. La cercanía entre los clusters se determina mediante diversas métricas de distancia, como la distancia euclidiana o la distancia de Manhattan. Una de las características más destacadas del clustering aglomerativo es su capacidad para crear una estructura jerárquica, lo que permite visualizar la relación entre los clusters en un dendrograma, una representación gráfica que ilustra cómo se agrupan los datos a diferentes niveles de similitud. Este método es especialmente útil cuando se desea explorar la estructura subyacente de los datos sin tener etiquetas predefinidas, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en diversas áreas, desde la biología hasta el marketing. Su flexibilidad y la posibilidad de ajustar el número de clusters deseados lo hacen atractivo para analistas y científicos de datos que buscan obtener insights significativos a partir de grandes volúmenes de información.
Historia: El clustering aglomerativo tiene sus raíces en la estadística y la teoría de conjuntos, con sus primeros desarrollos en la década de 1960. Aunque se han utilizado métodos de agrupamiento desde mucho antes, el enfoque jerárquico comenzó a ganar popularidad con el avance de las computadoras y el análisis de datos. En 1967, el estadístico Robert S. Ward introdujo un método que se convirtió en uno de los más utilizados en el clustering aglomerativo, conocido como el método de Ward, que minimiza la varianza dentro de los clusters. Desde entonces, el clustering aglomerativo ha evolucionado y se ha integrado en diversas aplicaciones de análisis de datos, impulsado por el crecimiento del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Usos: El clustering aglomerativo se utiliza en una variedad de campos, incluyendo biología para clasificar especies, en marketing para segmentar clientes, y en análisis de imágenes para agrupar píxeles similares. También se aplica en la detección de fraudes, donde se agrupan transacciones similares para identificar patrones inusuales. Su capacidad para crear jerarquías de clusters permite a los analistas explorar datos complejos y obtener insights significativos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de clustering aglomerativo es en la segmentación de clientes en una empresa, donde se agrupan clientes con comportamientos de compra similares para personalizar ofertas. Otro caso es en la biología, donde se utiliza para clasificar diferentes especies de plantas o animales basándose en características morfológicas. Además, en el análisis de imágenes, se puede aplicar para agrupar píxeles similares en una fotografía para mejorar la calidad de la imagen.
