Descripción: El clustering predictivo es un enfoque dentro del aprendizaje no supervisado que busca agrupar datos en clústeres, permitiendo la identificación de patrones y relaciones en conjuntos de datos complejos. A diferencia de otros métodos de clustering que simplemente agrupan datos sin considerar una variable objetivo, el clustering predictivo se centra en predecir dicha variable en función de los clústeres formados. Este enfoque combina la segmentación de datos con la capacidad de hacer inferencias sobre resultados futuros, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para el análisis de datos. Al identificar grupos homogéneos dentro de un conjunto de datos, se pueden aplicar modelos predictivos que mejoren la precisión de las predicciones al considerar las características específicas de cada clúster. Esto es especialmente útil en contextos donde la variabilidad de los datos puede influir en los resultados, como en marketing, salud y finanzas. En resumen, el clustering predictivo no solo organiza datos, sino que también proporciona una base para la toma de decisiones informadas y la optimización de estrategias basadas en patrones observados.
