Descripción: El clustering de valores atípicos es un proceso analítico que se centra en la identificación y agrupación de datos que se desvían significativamente de la norma en un conjunto de datos. Estos valores atípicos, también conocidos como outliers, pueden ser el resultado de errores de medición, variaciones naturales o eventos raros. El objetivo del clustering es no solo detectar estos valores inusuales, sino también entender sus características y similitudes. Este enfoque permite a los analistas y científicos de datos identificar patrones ocultos y relaciones en los datos que podrían no ser evidentes a simple vista. A través de técnicas de agrupamiento, como K-means o DBSCAN, se pueden clasificar los outliers en grupos que comparten características comunes, facilitando así su análisis. La relevancia de este proceso radica en su capacidad para mejorar la calidad de los datos, optimizar modelos predictivos y proporcionar información valiosa en diversas aplicaciones, desde la detección de fraudes hasta el monitoreo de sistemas industriales. En resumen, el clustering de valores atípicos es una herramienta esencial en la detección de anomalías, que permite a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en datos más precisos y representativos.
