Descripción: El Clustering K-Shape es un algoritmo de agrupamiento diseñado específicamente para series temporales, que se basa en la forma de las curvas de datos en lugar de en sus valores absolutos. A diferencia de otros métodos de agrupamiento, como K-means, que utilizan distancias euclidianas, K-Shape emplea una medida de distancia que considera la forma de las series temporales, lo que permite una comparación más efectiva entre patrones similares. Este enfoque es especialmente útil en contextos donde la forma de la serie es más relevante que la magnitud de los datos, como en análisis de tendencias, detección de anomalías y pronósticos. K-Shape también incluye un proceso de normalización que asegura que las series temporales sean comparables, independientemente de su escala o desplazamiento. Esto lo convierte en una herramienta poderosa para el análisis de datos en diversos campos, incluyendo economía, salud y ingeniería, donde las series temporales son comunes. Su capacidad para identificar patrones similares en grandes volúmenes de datos lo hace valioso para investigadores y analistas que buscan extraer información significativa de conjuntos de datos complejos.
