Descripción: Los ‘clusters superpuestos’ son un fenómeno en el análisis de datos donde dos o más grupos de datos comparten algunos puntos en común, lo que complica la identificación de anomalías. Este solapamiento puede dificultar la tarea de distinguir entre datos normales y anómalos, ya que los puntos de datos que pertenecen a diferentes clusters pueden tener características similares. En el contexto de la detección de anomalías, los clusters superpuestos presentan un desafío significativo, ya que las técnicas tradicionales de agrupamiento pueden no ser efectivas. Por ejemplo, si un punto de datos se encuentra en la frontera entre dos clusters, puede ser difícil determinar si es un outlier o simplemente un punto de datos que pertenece a ambos grupos. Esta ambigüedad puede llevar a errores en la clasificación y, por ende, a decisiones incorrectas basadas en análisis de datos. La comprensión de los clusters superpuestos es crucial para mejorar la precisión de los modelos de detección de anomalías, ya que permite a los analistas y científicos de datos desarrollar estrategias más sofisticadas para manejar la complejidad inherente en los conjuntos de datos reales, donde las interacciones entre diferentes grupos pueden ser más comunes de lo que se piensa.
