Descripción: El clustering por distribución es un método de aprendizaje no supervisado que se basa en la suposición de que los datos provienen de una o más distribuciones probabilísticas. Este enfoque permite agrupar datos en función de sus características inherentes, asumiendo que cada grupo o clúster puede ser modelado como una distribución específica. A diferencia de otros métodos de clustering que pueden depender de distancias euclidianas o métricas similares, el clustering por distribución utiliza modelos estadísticos para identificar patrones y relaciones en los datos. Esto lo hace especialmente útil en situaciones donde los datos tienen una estructura compleja o no lineal. Los algoritmos más comunes en esta categoría incluyen el modelo de mezcla gaussiana (GMM), que asume que los datos son generados por una combinación de varias distribuciones gaussianas. Este enfoque permite no solo identificar los clústeres, sino también estimar la probabilidad de pertenencia de cada punto de datos a cada clúster, lo que proporciona una visión más rica y matizada de la estructura de los datos. En resumen, el clustering por distribución es una herramienta poderosa en el análisis de datos que permite a los investigadores y analistas descubrir patrones ocultos y relaciones en conjuntos de datos complejos.
Usos: El clustering por distribución se utiliza en diversas áreas, como la segmentación de mercado, donde permite identificar grupos de consumidores con comportamientos similares. También es común en el análisis de imágenes, donde se pueden agrupar píxeles similares para mejorar la compresión o la segmentación de imágenes. En biología, este método ayuda a clasificar especies o grupos de genes basándose en características genéticas. Además, se aplica en la detección de anomalías, donde se pueden identificar patrones inusuales en grandes conjuntos de datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de clustering por distribución es el uso de modelos de mezcla gaussiana en el análisis de datos de clientes en una empresa. Al aplicar este método, la empresa puede identificar diferentes segmentos de clientes, como aquellos que compran productos de lujo frente a aquellos que prefieren productos económicos. Otro ejemplo es en el campo de la biología, donde se utilizan estos modelos para agrupar genes que tienen funciones similares, facilitando así la investigación genética.
