Descripción: El clustering de nubes de puntos es un proceso de agrupamiento que se utiliza para organizar datos en un espacio tridimensional, donde cada punto representa una observación o un conjunto de características. Este método se basa en la proximidad de los puntos en el espacio, permitiendo identificar patrones y estructuras subyacentes en los datos. A través de algoritmos de aprendizaje no supervisado, se pueden formar grupos o clústeres que comparten similitudes, facilitando la interpretación y el análisis de grandes volúmenes de información. Las características principales del clustering de nubes de puntos incluyen la capacidad de manejar datos no etiquetados, la flexibilidad para adaptarse a diferentes formas de distribución de datos y la posibilidad de visualizar resultados en tres dimensiones. Este enfoque es especialmente relevante en campos como la visión por computadora, la robótica y el análisis de datos geoespaciales, donde la representación tridimensional es crucial para la comprensión de la información. Al agrupar puntos en función de su cercanía, se pueden descubrir relaciones ocultas y tendencias que no serían evidentes a simple vista, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para la exploración de datos y la toma de decisiones informadas.
