Descripción: El clustering geométrico se refiere a métodos de agrupamiento que utilizan propiedades geométricas de los puntos de datos para formar grupos. Este enfoque se basa en la idea de que los datos pueden ser representados en un espacio multidimensional, donde cada dimensión corresponde a una característica del conjunto de datos. A través de técnicas geométricas, como la distancia euclidiana, se pueden identificar patrones y relaciones entre los puntos, permitiendo agrupar aquellos que están más cercanos entre sí. El clustering geométrico es especialmente útil en situaciones donde la forma y la distribución de los datos son relevantes para la identificación de grupos. A diferencia de otros métodos de clustering que pueden depender de características estadísticas, el clustering geométrico se centra en la estructura espacial de los datos, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en áreas como la minería de datos, la visión por computadora, el análisis de imágenes y la segmentación de datos. Este enfoque permite no solo identificar grupos, sino también entender la forma y la densidad de los mismos, proporcionando una visión más profunda de la estructura subyacente de los datos.
