Descripción: Los algoritmos de agrupamiento K-medias son técnicas de aprendizaje no supervisado que buscan dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde cada grupo está formado por elementos que son más similares entre sí que con los de otros grupos. Este método se basa en la minimización de la varianza dentro de cada clúster, utilizando la distancia euclidiana como medida de similitud. El proceso comienza seleccionando K puntos iniciales, conocidos como centroides, que representan el centro de cada clúster. A continuación, cada punto de datos se asigna al clúster cuyo centroide está más cercano. Luego, se recalculan los centroides como el promedio de todos los puntos asignados a cada clúster. Este proceso se repite iterativamente hasta que los centroides ya no cambian significativamente o se alcanza un número máximo de iteraciones. K-medias es popular por su simplicidad y eficiencia, especialmente en conjuntos de datos grandes, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en el ámbito del Big Data. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección de K y la sensibilidad a los valores atípicos, lo que ha llevado al desarrollo de variaciones y mejoras del algoritmo original.
Historia: El algoritmo K-medias fue introducido por primera vez por Hugo Steinhaus en 1956, aunque su popularidad creció en la década de 1960 gracias a su implementación en el contexto de la estadística y el análisis de datos. A lo largo de los años, se han propuesto diversas variaciones y mejoras al algoritmo original, como K-medoides y K-medianas, que abordan algunas de sus limitaciones, como la sensibilidad a los valores atípicos. En la era del Big Data, K-medias ha encontrado un uso extensivo en diversas aplicaciones, desde la segmentación de clientes hasta el análisis de imágenes.
Usos: Los algoritmos K-medias se utilizan en una variedad de campos, incluyendo marketing para segmentar clientes, biología para clasificar especies, y en la compresión de imágenes. También son comunes en el análisis de datos de redes sociales, donde se agrupan usuarios con intereses similares, y en la detección de anomalías, donde se identifican patrones inusuales en grandes volúmenes de datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de K-medias es en el análisis de clientes de una tienda en línea, donde se agrupan a los usuarios según sus patrones de compra para personalizar ofertas. Otro caso es en el procesamiento de imágenes, donde se utiliza K-medias para reducir la cantidad de colores en una imagen, facilitando su almacenamiento y transmisión.
