Descripción: El clustering de árboles es un método de aprendizaje no supervisado que utiliza estructuras de árbol para representar las relaciones entre los puntos de datos. Este enfoque permite agrupar datos en función de sus similitudes, organizándolos en una jerarquía que facilita la visualización y el análisis. A través de la creación de un dendrograma, que es un diagrama que ilustra la disposición de los grupos, se pueden identificar patrones y relaciones subyacentes en los datos. Las características principales del clustering de árboles incluyen su capacidad para manejar datos de diferentes tipos y su flexibilidad para adaptarse a diversas métricas de distancia. Además, este método es particularmente útil en situaciones donde se requiere una interpretación visual clara de las relaciones entre los datos, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en diversos campos como la biología, la psicología y el análisis de mercado. La relevancia del clustering de árboles radica en su capacidad para descomponer conjuntos de datos complejos en estructuras más simples y comprensibles, permitiendo a los investigadores y analistas tomar decisiones informadas basadas en la agrupación de datos similares.
