Descripción: El clustering binario es un método de aprendizaje no supervisado que se utiliza para agrupar datos en dos clusters distintos. Este enfoque se basa en la idea de que los datos pueden ser clasificados en dos categorías opuestas, facilitando la identificación de patrones y relaciones en conjuntos de datos complejos. A menudo, se utiliza en situaciones donde se requiere una decisión binaria, como clasificar correos electrónicos como ‘spam’ o ‘no spam’, o identificar si una imagen contiene un objeto específico o no. Las características principales del clustering binario incluyen su simplicidad y eficacia en la reducción de la dimensionalidad de los datos, lo que permite una visualización más clara y un análisis más profundo. Este método puede ser implementado a través de diversas técnicas, como el algoritmo K-means, donde se establece un número fijo de clusters, en este caso, dos. La relevancia del clustering binario radica en su capacidad para simplificar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia en el procesamiento de datos, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en campos como el análisis de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
