Descripción: El clustering excluyente es un enfoque de agrupamiento en el que cada punto de datos se asigna a un único clúster, garantizando que no pertenezca a más de uno. Este método se basa en la idea de que los datos pueden ser organizados en grupos homogéneos, donde los elementos dentro de un clúster son más similares entre sí que con los de otros clústeres. Las características principales del clustering excluyente incluyen la definición clara de los límites de cada clúster y la maximización de la cohesión interna, lo que significa que los puntos de datos dentro de un clúster deben ser lo más cercanos posible entre sí. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde se requiere una categorización precisa y no se desea que un mismo dato se divida entre diferentes grupos. La relevancia del clustering excluyente radica en su capacidad para simplificar la interpretación de datos complejos, facilitando la identificación de patrones y tendencias. Además, es fundamental en diversas aplicaciones de análisis de datos, donde la claridad en la clasificación es crucial para la toma de decisiones informadas.
