Descripción: La Fusión de Clústeres es una técnica utilizada en agrupamiento donde dos o más clústeres se combinan en función de ciertos criterios para mejorar la estructura general del agrupamiento. Esta técnica se enmarca dentro del aprendizaje no supervisado, que busca identificar patrones y estructuras en datos sin etiquetas predefinidas. La Fusión de Clústeres permite optimizar la representación de los datos, facilitando la identificación de grupos más coherentes y significativos. Al combinar clústeres, se pueden reducir las redundancias y mejorar la interpretación de los resultados, lo que es especialmente útil en conjuntos de datos grandes y complejos. La fusión puede basarse en diferentes métricas, como la distancia entre los centroides de los clústeres o la similitud de los elementos que los componen. Esta técnica es relevante en diversas áreas, como la segmentación de mercado, la biología computacional y el análisis de redes sociales, donde la identificación de grupos significativos puede proporcionar información valiosa para la toma de decisiones. En resumen, la Fusión de Clústeres es una herramienta poderosa en el aprendizaje no supervisado que mejora la calidad y la utilidad de los resultados de agrupamiento.
