Descripción: El Análisis de Clúster K, o K-means clustering, es un método de agrupamiento que busca dividir un conjunto de datos en K grupos distintos, donde cada grupo se caracteriza por la cercanía de sus elementos a un centroide específico. Este enfoque se basa en la minimización de la variabilidad dentro de cada clúster y la maximización de la variabilidad entre clústeres. El proceso comienza seleccionando K centroides iniciales, que pueden ser elegidos aleatoriamente o mediante métodos más sofisticados. Luego, cada punto de datos se asigna al clúster cuyo centroide está más cercano, y los centroides se recalculan en función de las nuevas asignaciones. Este proceso se repite iterativamente hasta que las asignaciones de clústeres ya no cambian significativamente. El Análisis de Clúster K es ampliamente utilizado en diversas disciplinas, desde la segmentación de mercado hasta la biología, debido a su simplicidad y eficacia. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del número de clústeres K y la naturaleza de los datos, lo que plantea desafíos en términos de ética y sesgo en la inteligencia artificial, especialmente cuando se aplican modelos generativos que pueden amplificar estos problemas.
Historia: El método K-means fue introducido por primera vez en 1957 por el estadístico Hugo Steinhaus y más tarde formalizado por James MacQueen en 1967. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los algoritmos de agrupamiento más utilizados en el análisis de datos. Su simplicidad y eficacia han llevado a su adopción en diversas áreas, desde la minería de datos hasta el aprendizaje automático.
Usos: El Análisis de Clúster K se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la segmentación de clientes en marketing, la compresión de imágenes, la agrupación de documentos en procesamiento de lenguaje natural y la identificación de patrones en datos biomédicos. Su capacidad para descubrir estructuras ocultas en grandes conjuntos de datos lo hace valioso en la investigación y la industria.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del Análisis de Clúster K es su uso en la segmentación de clientes, donde las empresas pueden agrupar a sus clientes en diferentes clústeres basados en comportamientos de compra. Otro ejemplo es en la biología, donde se utiliza para clasificar especies en función de características genéticas similares.
