Descripción: El clustering de datos estructurados es un enfoque de aprendizaje no supervisado que se centra en agrupar datos organizados en formatos como tablas o grafos. Este método permite identificar patrones y relaciones dentro de conjuntos de datos que tienen una estructura definida, facilitando la segmentación de la información en grupos homogéneos. A través de algoritmos de clustering, como K-means, DBSCAN o jerárquico, se pueden analizar características específicas de los datos, como similitudes y diferencias, para formar clústeres que representen grupos significativos. La relevancia de este enfoque radica en su capacidad para simplificar la complejidad de los datos, permitiendo a los analistas y científicos de datos extraer información valiosa sin la necesidad de etiquetas predefinidas. Además, el clustering de datos estructurados es fundamental en diversas aplicaciones, desde la segmentación de clientes en marketing hasta la detección de anomalías en sistemas de seguridad. En resumen, este enfoque no solo ayuda a organizar y visualizar datos, sino que también potencia la toma de decisiones informadas basadas en patrones ocultos en la información estructurada.
