Descripción: La minería de datos no supervisada es el proceso de descubrir patrones en datos sin etiquetas, lo que significa que no se cuenta con información previa sobre las categorías o resultados esperados. Este enfoque permite a los analistas identificar estructuras ocultas en grandes volúmenes de datos, facilitando la comprensión de la información subyacente. A diferencia del aprendizaje supervisado, donde se utilizan datos etiquetados para entrenar modelos, la minería de datos no supervisada se centra en la exploración y el análisis de datos en su forma cruda. Las técnicas más comunes incluyen el clustering, que agrupa datos similares, y la reducción de dimensionalidad, que simplifica conjuntos de datos complejos. Este tipo de minería es especialmente valioso en situaciones donde no se conocen las relaciones entre los datos o cuando se busca descubrir nuevas tendencias y patrones. La capacidad de extraer información útil sin la necesidad de etiquetas previas la convierte en una herramienta poderosa en el análisis de datos, permitiendo a las organizaciones tomar decisiones informadas basadas en descubrimientos inesperados.
Historia: La minería de datos no supervisada comenzó a tomar forma en la década de 1960, cuando los investigadores comenzaron a explorar métodos estadísticos para analizar grandes conjuntos de datos. Sin embargo, fue en la década de 1990 cuando el término ‘minería de datos’ se popularizó, impulsado por el crecimiento de la computación y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos. Durante este período, se desarrollaron algoritmos clave como el k-means y el análisis de componentes principales (PCA), que sentaron las bases para las técnicas de minería de datos no supervisada que se utilizan hoy en día.
Usos: La minería de datos no supervisada se utiliza en diversas áreas, como el análisis de mercado, donde ayuda a identificar segmentos de clientes y patrones de comportamiento. También se aplica en la detección de fraudes, donde se busca identificar transacciones inusuales sin etiquetas previas. En el ámbito de la biología, se utiliza para clasificar genes y proteínas, mientras que en el análisis de redes sociales, ayuda a descubrir comunidades y relaciones entre usuarios.
Ejemplos: Un ejemplo de minería de datos no supervisada es el uso de algoritmos de clustering para segmentar clientes en un negocio minorista, permitiendo a la empresa personalizar sus ofertas. Otro caso es el análisis de patrones de compra en plataformas de comercio electrónico, donde se agrupan productos que suelen comprarse juntos. Además, en el ámbito de la salud, se pueden utilizar técnicas de reducción de dimensionalidad para identificar grupos de pacientes con características similares en estudios clínicos.
