Descripción: El clustering basado en volumen es un método de agrupamiento que organiza puntos de datos en función de sus características de densidad, es decir, la concentración de los datos en un espacio multidimensional. Este enfoque se centra en identificar regiones densas de datos y separarlas de áreas menos densas, lo que permite formar grupos o clústeres que reflejan la estructura subyacente de los datos. A diferencia de otros métodos de clustering que pueden depender de la forma o la distancia entre los puntos, el clustering basado en volumen se basa en la idea de que los clústeres son áreas donde los puntos de datos están más concentrados. Este método es especialmente útil en situaciones donde los datos presentan formas irregulares o no esféricas, lo que lo hace más flexible y adaptativo a diferentes tipos de distribuciones de datos. Además, permite manejar grandes volúmenes de datos, lo que es crucial en la era del big data. La capacidad de identificar clústeres basados en la densidad de los datos lo convierte en una herramienta valiosa en diversas aplicaciones, desde la segmentación de mercado hasta la detección de anomalías en sistemas de seguridad.
