La agrupación en clústeres es una tarea popular de aprendizaje no supervisado que agrupa puntos de datos similares. A pesar de que se trata de una tarea común de aprendizaje automático, la mayoría de los algoritmos de agrupación en clústeres no explican las características de cada clúster ni por qué un punto se identifica con un clúster, lo que requiere que los usuarios realicen un perfil de clúster exhaustivo. Este proceso que requiere mucho tiempo se vuelve increíblemente difícil a medida que los conjuntos de datos disponibles se hacen cada vez más grandes. Esto es irónico, ya que uno de los principales usos de la agrupación en clústeres es descubrir tendencias y patrones en los datos proporcionados.
Con estas consideraciones en mente, ¿no sería bueno tener un enfoque que no solo agrupara los datos sino que… también ¿Se han proporcionado perfiles innatos de cada grupo? Bueno, ahí es donde entra en juego el campo de la agrupamiento interpretable Entra en juego. Estos enfoques construyen un modelo que asigna puntos a grupos y los usuarios pueden analizar este modelo para determinar las cualidades de cada grupo. En este artículo, analizaré por qué este campo es importante y cubriré algunas de las principales vías de la agrupación interpretable.
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