¿Qué significa "Clustering Aglomerativo"?
Tabla de contenidos
El clustering aglomerativo es un método que se usa para agrupar puntos de datos en clústeres. Funciona comenzando con cada punto de datos como su propio clúster y luego fusionando repetidamente los clústeres más cercanos. Este proceso sigue hasta que todos los puntos de datos se combinan en un solo gran clúster o hasta que se alcanza una cierta cantidad de clústeres.
Cómo Funciona
- Empieza con Puntos Individuales: Cada punto de datos comienza como su propio clúster separado.
- Encuentra los Clústeres Más Cercanos: La técnica busca los dos clústeres que están más cerca uno del otro.
- Fusiona Clústeres: Los pares de clústeres más cercanos se combinan en un clúster más grande.
- Repite: Este proceso de fusión continúa hasta que se forma la cantidad deseada de clústeres.
Características Clave
- Medidas de Distancia Flexibles: El método puede usar diferentes formas de medir qué tan cerca están los clústeres, como distancia o similitud.
- Estructura Jerárquica: El clustering aglomerativo crea una estructura que muestra cómo están relacionados los clústeres entre sí, como un árbol.
Aplicaciones
El clustering aglomerativo es útil en varios campos donde se necesita agrupar elementos similares. Se puede aplicar en procesamiento de imágenes, investigación de mercados y muchas otras áreas para encontrar patrones o agrupaciones en los datos.