Caracterización y estudio comparativo del algoritmo HyperOctant Search Clustering para agrupamiento de texto

Dentro del ´área de la Inteligencia Artificial (AI), existe una rama llamada Aprendizaje Automático (Machine Learning). El aprendizaje automático se refiere al desarrollo de algoritmos y modelos que permiten a las maquinas aprender y tomar decisiones con base en datos, sin ser explícitamente programadas. El aprendizaje no supervisado es una subrama del aprendizaje automático que se centra en técnicas y algoritmos para descubrir patrones y estructuras en datos no etiquetados, y el agrupamiento (Clustering) es una de las tareas más comunes dentro de este campo. Uno de los desafíos que se enfrenta en el contexto del agrupamiento en dimensiones elevadas es conocido como “maldición de la dimensionalidad”(Beyer et al., 1999). Este fenómeno se caracteriza por la dispersión de los datos, resultado del crecimiento exponencial de las posibles regiones en el espacio, así como de la uniformidad en la distribución de las distancias entre los puntos, con el incremento de dimensiones.