Descripción: La predicción de clústeres es un proceso que implica la asignación de puntos de datos a grupos o clústeres basados en sus similitudes utilizando algoritmos de agrupamiento en el contexto de AutoML (Automatización del Aprendizaje Automático). Este enfoque permite a los sistemas identificar patrones y estructuras en grandes volúmenes de datos sin intervención humana directa. A través de técnicas como K-means, DBSCAN o jerárquico, los algoritmos analizan las características de los datos y los agrupan de manera que los elementos dentro de un clúster sean más similares entre sí que a los de otros clústeres. La relevancia de la predicción de clústeres radica en su capacidad para facilitar la segmentación de datos, lo que es esencial en diversas aplicaciones, desde el análisis de datos hasta la detección de fraudes. Además, al integrarse en plataformas de AutoML, se simplifica el proceso de modelado, permitiendo a los usuarios sin experiencia técnica realizar análisis complejos de datos de manera eficiente. Esto democratiza el acceso a herramientas avanzadas de análisis de datos, permitiendo que más organizaciones aprovechen el poder del aprendizaje automático para obtener insights valiosos y tomar decisiones informadas.
