Autores: Erik Cuevas y Alma Rodríguez
El clustering o agrupamiento [1] es una técnica que se utiliza para organizar datos en grupos basados en su similitud. La idea es que los elementos dentro de un mismo grupo sean parecidos entre sí, mientras que los de grupos distintos sean diferentes. Esto permite descubrir patrones o estructuras ocultas en la información sin necesidad de instrucciones previas. Por ejemplo, una tienda puede usar clustering para analizar el comportamiento de compra de sus clientes y formar grupos como “compradores frecuentes”, “clientes ocasionales” o “clientes interesados en ofertas”. Con esta información, la tienda puede ofrecer promociones más adecuadas a cada grupo y tomar decisiones más inteligentes. La figura 1 muestra una ilustración del proceso de agrupamiento.
Fig. 1. Ilustración del proceso de agrupamiento.
El agrupamiento se diferencia de otras técnicas de aprendizaje de máquina porque no necesita ejemplos previos ni respuestas correctas para aprender [2]. Mientras que métodos como la clasificación o la regresión requieren que alguien proporcione datos etiquetados (por ejemplo, imágenes marcadas como “gato” o “perro”), el agrupamiento trabaja sin esa guía. En lugar de aprender a predecir algo específico, busca por sí mismo patrones naturales en los datos y forma grupos de elementos similares. Por eso se considera una técnica de aprendizaje no supervisado, ideal cuando no se conoce la estructura de la información y se quiere explorar o descubrir cómo se organiza de manera natural.
Existen varias técnicas de agrupamiento que se utilizan para organizar datos en grupos de manera automática, y cada una sigue una idea diferente sobre cómo definir la “similitud” entre elementos. Una de las más conocidas es k-means, que divide los datos en un número fijo de grupos buscando que cada elemento quede cerca del centro de su grupo. Otra técnica importante es el clustering jerárquico, que construye una especie de árbol donde los datos se van uniendo o separando poco a poco, lo que permite explorar la información a distintos niveles de detalle. También se usa DBSCAN, un método que agrupa puntos que están muy cerca unos de otros y, además, puede detectar valores atípicos que no encajan en ningún grupo. Por otro lado, están las técnicas basadas en modelos, como el algoritmo de mezclas gaussianas, que asumen que los datos fueron generados por varias distribuciones diferentes y tratan de descubrir cuáles son. Aunque funcionan de formas distintas, todas estas técnicas buscan lo mismo: encontrar patrones naturales en los datos para entenderlos mejor y facilitar la toma de decisiones.
El clustering tiene muchas aplicaciones prácticas porque permite descubrir grupos naturales dentro de grandes conjuntos de datos [3] sin necesidad de instrucciones previas. En el ámbito del marketing, se utiliza para segmentar clientes y entender mejor sus hábitos de compra, lo que ayuda a diseñar campañas más efectivas. En medicina, sirve para identificar grupos de pacientes con síntomas o características similares, facilitando diagnósticos más precisos o tratamientos personalizados. En análisis de imágenes, el clustering ayuda a separar objetos dentro de una fotografía o a clasificar imágenes según su contenido. También es muy útil en la detección de anomalías, por ejemplo, para encontrar transacciones bancarias sospechosas que no encajan con el comportamiento habitual del usuario. Además, se aplica en la investigación científica, donde permite descubrir patrones en datos complejos, como agrupaciones de estrellas en astronomía o comportamientos similares entre animales en estudios ecológicos. En resumen, el clustering es una herramienta poderosa para explorar información, identificar tendencias y apoyar decisiones en muchas áreas distintas. La figura 2 muestra una ilustración de las aplicaciones del clustering.
Fig. 2 ilustración de las aplicaciones del clustering
El clustering o agrupamiento se utiliza en muchas áreas porque permite descubrir grupos naturales dentro de grandes cantidades de información [4]. Por ejemplo, en marketing, ayuda a dividir a los clientes en grupos como “compradores frecuentes”, “buscadores de ofertas” o “usuarios nuevos”, lo que permite ofrecer promociones más adecuadas para cada tipo de persona. En salud, se usa para identificar grupos de pacientes que comparten síntomas o características similares, lo cual ayuda a detectar enfermedades o a diseñar tratamientos más efectivos. En el análisis de imágenes, el clustering permite separar objetos dentro de una fotografía, como distinguir el cielo, edificios y personas, o clasificar fotos por su contenido. También es útil en la detección de fraudes, ya que permite identificar transacciones que no encajan con los patrones normales de un usuario. Incluso en la investigación científica, como en biología o astronomía, se utiliza para encontrar grupos de especies con comportamientos parecidos o para identificar cúmulos de estrellas. Estos ejemplos muestran cómo el clustering ayuda a ordenar el mundo de los datos y a tomar decisiones más claras y acertadas.
Referencias
[1] Pascual, D., Pla, F., & Sánchez, S. (2007). Algoritmos de agrupamiento. Método Informáticos Avanzados, 164-174.
[2] Franco-Árcega, A., Sobrevilla-Sólis, V. I., de Jesús Gutiérrez-Sánchez, M., García-Islas, L. H., Suárez-Navarrete, A., & Rueda-Soriano, E. (2021). Sistema de enseñanza para la técnica de agrupamiento k-means. Pädi Boletín Científico de Ciencias Básicas e Ingenierías Del ICBI, 9, 53-58.
[3] Giraldo, F. A., León, E., & Gómez, J. (2013). Caracterización de flujos de datos usando algoritmos de agrupamiento. Tecnura, 17(37), 153-166.
[4] Pascual, D., Pla, F., & Sánchez, S. (2007). Algoritmos de agrupamiento. Método Informáticos Avanzados, 164-174.
