Descripción: El Marco de Clustering Bayesiano es un enfoque dentro del aprendizaje no supervisado que utiliza principios de la estadística bayesiana para agrupar datos. Este marco permite modelar la incertidumbre en la asignación de datos a diferentes grupos, lo que resulta en una clasificación más robusta y flexible. A diferencia de los métodos de clustering tradicionales, que a menudo requieren que el número de grupos sea especificado de antemano, el enfoque bayesiano puede adaptarse a la estructura inherente de los datos, permitiendo que el número de clusters se determine de manera automática. Esto se logra a través de la utilización de distribuciones de probabilidad y la inferencia bayesiana, que permiten actualizar las creencias sobre la estructura de los datos a medida que se obtienen nuevas evidencias. Además, el marco puede incorporar información previa, lo que lo hace especialmente útil en situaciones donde se dispone de conocimiento previo sobre los datos. En resumen, el Marco de Clustering Bayesiano se destaca por su capacidad para manejar la incertidumbre y su flexibilidad en la identificación de patrones en conjuntos de datos complejos.
