Descripción: El algoritmo de agrupamiento K-medias es una técnica de aprendizaje automático que busca particionar un conjunto de n observaciones en K grupos o clústeres. Cada observación se asigna al grupo cuya media es más cercana, lo que se traduce en minimizar la varianza dentro de cada clúster. Este método se basa en la idea de que los datos similares deben agruparse, facilitando así el análisis y la interpretación de grandes volúmenes de datos. K-medias es un algoritmo iterativo que comienza con la selección aleatoria de K centroides, que representan la media de cada grupo. Luego, se asignan las observaciones a los clústeres más cercanos y se recalculan los centroides en función de las nuevas asignaciones. Este proceso se repite hasta que las asignaciones de los clústeres no cambian significativamente, lo que indica que se ha alcanzado una convergencia. La simplicidad y eficiencia del algoritmo K-medias lo convierten en una herramienta popular en el análisis de datos, especialmente en contextos donde se manejan grandes volúmenes de información, como en Big Data. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del número de clústeres K y la sensibilidad a los valores atípicos, lo que requiere un análisis cuidadoso al aplicarlo en diferentes escenarios.
Historia: El algoritmo K-medias fue introducido por primera vez por Hugo Steinhaus en 1956 y más tarde popularizado por James MacQueen en 1967. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los métodos más utilizados en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos.
Usos: El algoritmo K-medias se utiliza en diversas aplicaciones, como segmentación de mercado, análisis de imágenes, compresión de datos y agrupamiento de documentos. Su capacidad para identificar patrones en grandes conjuntos de datos lo hace valioso en la toma de decisiones y en la investigación científica.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de K-medias es en la segmentación de clientes en una empresa de comercio electrónico, donde se agrupan a los usuarios según sus comportamientos de compra para personalizar ofertas. Otro ejemplo es en la clasificación de imágenes, donde se agrupan píxeles similares para mejorar la calidad de la imagen.
