Descripción: El Clustering Jerárquico Bayesiano es un enfoque de aprendizaje no supervisado que combina la estructura jerárquica del clustering tradicional con los principios de la inferencia bayesiana. Este método permite agrupar datos en una jerarquía de clústeres, donde cada clúster puede contener subclústeres, facilitando así una representación más rica y estructurada de los datos. A diferencia de los métodos de clustering más simples, que pueden requerir la especificación del número de clústeres de antemano, el clustering jerárquico bayesiano permite que el número de clústeres se determine de manera automática a partir de los datos, lo que lo hace más flexible y adaptativo. Este enfoque utiliza modelos probabilísticos para estimar la distribución de los datos y la relación entre ellos, lo que permite incorporar incertidumbre en el proceso de agrupamiento. Además, el uso de técnicas bayesianas permite actualizar las creencias sobre la estructura de los datos a medida que se dispone de nueva información, lo que es especialmente útil en contextos donde los datos son dinámicos o cambian con el tiempo. En resumen, el Clustering Jerárquico Bayesiano es una herramienta poderosa para el análisis de datos complejos, proporcionando una forma robusta de descubrir patrones y relaciones en conjuntos de datos no etiquetados.
