Descripción: El clustering de afinidad es una técnica de aprendizaje no supervisado que se utiliza para agrupar puntos de datos basándose en la similitud o afinidad entre ellos. Esta técnica se centra en identificar patrones y relaciones en conjuntos de datos sin la necesidad de etiquetas predefinidas. A través de algoritmos específicos, el clustering de afinidad evalúa la proximidad de los datos en un espacio multidimensional, permitiendo que los puntos que comparten características similares se agrupen en clústeres. Las características principales de esta técnica incluyen su capacidad para manejar datos de alta dimensionalidad y su flexibilidad para adaptarse a diferentes formas de datos. Además, el clustering de afinidad puede utilizar diversas métricas de distancia, como la distancia euclidiana o la distancia de Manhattan, para determinar la similitud entre los puntos. Esta técnica es especialmente relevante en el análisis de datos, ya que permite a los analistas descubrir estructuras ocultas en los datos, facilitando la toma de decisiones informadas. En resumen, el clustering de afinidad es una herramienta poderosa en el campo del aprendizaje automático, que ayuda a descomponer y entender grandes volúmenes de información de manera efectiva.
