Descripción: El Clustering Agregado es un enfoque dentro del aprendizaje no supervisado que busca mejorar la precisión y la robustez de los resultados de agrupamiento mediante la combinación de múltiples resultados de diferentes algoritmos de clustering. Este método se basa en la premisa de que cada algoritmo puede capturar diferentes aspectos de la estructura de los datos, y al fusionar sus resultados, se puede obtener una representación más completa y precisa de las relaciones entre los datos. Las características principales del Clustering Agregado incluyen la diversidad de los algoritmos utilizados, la forma en que se combinan los resultados (ya sea a través de votación, promedios o métodos jerárquicos) y la capacidad de manejar datos ruidosos o con outliers. Este enfoque es especialmente relevante en contextos donde los datos son complejos y multidimensionales, ya que permite mitigar las limitaciones inherentes a un solo algoritmo de clustering. En resumen, el Clustering Agregado se presenta como una herramienta poderosa para mejorar la calidad del análisis de datos, facilitando la identificación de patrones y estructuras ocultas en conjuntos de datos grandes y variados.
