Descripción: El clustering de grafos es un método de agrupamiento de vértices en un grafo de tal manera que los vértices en el mismo grupo son más similares entre sí que a los de otros grupos. Este enfoque se basa en la estructura y las relaciones del grafo, donde los nodos representan entidades y las aristas representan las conexiones o relaciones entre ellas. A través de algoritmos específicos, el clustering de grafos busca identificar comunidades o grupos densamente conectados dentro de un grafo, lo que permite una mejor comprensión de la estructura subyacente de los datos. Este método es especialmente útil en contextos donde las relaciones son tan importantes como las entidades mismas, como en análisis de redes, redes sociales, y diversas aplicaciones de ciencia de datos. Las características principales del clustering de grafos incluyen la capacidad de manejar datos no estructurados, la identificación de patrones ocultos y la mejora de la visualización de datos complejos. Además, permite la reducción de la dimensionalidad y la simplificación de la información, facilitando el análisis posterior. En resumen, el clustering de grafos es una herramienta poderosa en el aprendizaje no supervisado que ayuda a desentrañar la complejidad de las relaciones en los datos, proporcionando insights valiosos para la toma de decisiones y el desarrollo de estrategias.
