Descripción: El clustering no supervisado es un método de minería de datos que se utiliza para agrupar puntos de datos sin etiquetas previas. A diferencia de los métodos supervisados, donde se entrena un modelo con datos etiquetados, el clustering no supervisado busca identificar patrones y estructuras inherentes en los datos. Este enfoque permite a los analistas descubrir grupos o clústeres en grandes conjuntos de datos, facilitando la identificación de similitudes y diferencias entre los elementos. Las características principales del clustering incluyen la capacidad de manejar datos de alta dimensión, la flexibilidad en la elección de algoritmos y la posibilidad de adaptarse a diferentes tipos de datos, como numéricos o categóricos. Además, el clustering no supervisado es fundamental en diversas aplicaciones, desde la segmentación de clientes en marketing hasta la detección de anomalías en sistemas de seguridad. Su relevancia radica en su capacidad para extraer información valiosa sin la necesidad de intervención humana en la clasificación de los datos, lo que lo convierte en una herramienta poderosa en el análisis de datos contemporáneo.
Historia: El concepto de clustering no supervisado comenzó a tomar forma en la década de 1960, con el desarrollo de algoritmos como el k-means, propuesto por primera vez por Hugo Steinhaus en 1957 y popularizado por J. MacQueen en 1967. A lo largo de los años, se han desarrollado numerosos algoritmos y técnicas, como el clustering jerárquico y el DBSCAN, que han ampliado las capacidades y aplicaciones del clustering no supervisado. Con el auge de la computación y el análisis de datos en las últimas décadas, el clustering ha evolucionado y se ha integrado en diversas áreas, desde la biología hasta el marketing.
Usos: El clustering no supervisado se utiliza en una variedad de campos, incluyendo la segmentación de mercado, donde ayuda a identificar grupos de consumidores con comportamientos similares. También se aplica en la biología para clasificar especies o en la medicina para agrupar pacientes con síntomas similares. En el ámbito de la visión por computadora, se utiliza para la detección de objetos y la segmentación de imágenes, permitiendo agrupar píxeles similares para identificar características específicas.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de clustering no supervisado es el uso de k-means para segmentar clientes en un negocio de comercio electrónico, donde se agrupan los clientes según sus patrones de compra. Otro ejemplo es el uso de algoritmos de clustering en análisis de imágenes, donde se pueden agrupar píxeles similares para identificar diferentes objetos dentro de una imagen. En el ámbito de la biología, se puede utilizar para agrupar genes con funciones similares en estudios genómicos.
