Descripción: El clustering robusto es un enfoque dentro del aprendizaje no supervisado que se centra en la agrupación de datos de manera que sea menos sensible a la presencia de ruido y valores atípicos. A diferencia de los métodos tradicionales de clustering, que pueden verse significativamente afectados por estos elementos indeseables, el clustering robusto busca identificar patrones y estructuras en los datos de forma más efectiva. Este método utiliza técnicas que permiten una mayor tolerancia a las anomalías, lo que resulta en agrupaciones más precisas y representativas de la verdadera naturaleza de los datos. Las características principales del clustering robusto incluyen su capacidad para manejar datos ruidosos, su enfoque en la estabilidad de las agrupaciones y su aplicación en contextos donde la calidad de los datos puede ser cuestionable. La relevancia de este enfoque radica en su utilidad en diversas áreas, como la minería de datos, la biología computacional y el análisis de imágenes, donde los datos pueden estar contaminados o contener errores. En resumen, el clustering robusto es una herramienta valiosa para extraer información significativa de conjuntos de datos complejos y desafiantes.
