Descripción: El clustering dinámico es un enfoque de aprendizaje no supervisado que permite que el número de clusters se ajuste de manera flexible a medida que se introducen nuevos datos. A diferencia de los métodos de clustering estáticos, donde el número de grupos se define de antemano, el clustering dinámico se adapta a la variabilidad y complejidad de los datos en tiempo real. Este enfoque es especialmente útil en escenarios donde los datos son volátiles o en constante cambio, como en el análisis de flujos de datos o en aplicaciones de minería de datos. Las características principales del clustering dinámico incluyen la capacidad de identificar nuevos patrones y relaciones en los datos a medida que estos evolucionan, así como la posibilidad de fusionar o dividir clusters existentes en función de la nueva información. Esto permite una mayor precisión en la segmentación de datos y una mejor comprensión de las estructuras subyacentes. En resumen, el clustering dinámico es una herramienta poderosa para el análisis de datos que busca adaptarse a la naturaleza cambiante de la información, facilitando la toma de decisiones informadas en entornos dinámicos.
