Descripción: El agrupamiento K-means es un algoritmo de aprendizaje no supervisado que busca dividir un conjunto de datos en K grupos distintos, donde K es un número predefinido por el usuario. Este método se basa en la minimización de la varianza dentro de cada grupo, agrupando los datos según la similitud de sus características. El algoritmo comienza seleccionando K centroides aleatorios y luego asigna cada punto de datos al centroide más cercano. Posteriormente, recalcula la posición de los centroides como el promedio de todos los puntos asignados a cada grupo. Este proceso se repite iterativamente hasta que los centroides ya no cambian significativamente o se alcanza un número máximo de iteraciones. K-means es conocido por su simplicidad y eficiencia, lo que lo convierte en una opción popular para tareas de segmentación y análisis exploratorio de datos. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del número K y la sensibilidad a los valores atípicos, lo que requiere un cuidadoso ajuste de hiperparámetros y validación de resultados.
Historia: El algoritmo K-means fue introducido en 1957 por el estadístico James MacQueen, aunque sus raíces se remontan a trabajos anteriores en análisis de agrupamiento. A lo largo de las décadas, ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones en campos como la estadística, la minería de datos y el aprendizaje automático. En los años 80 y 90, con el auge de la computación y el análisis de grandes volúmenes de datos, K-means ganó popularidad como una herramienta eficaz para la segmentación de datos y el análisis exploratorio.
Usos: K-means se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo segmentación de mercado, análisis de imágenes, compresión de datos y agrupamiento de documentos. En el ámbito del análisis de datos, permite identificar grupos con características similares, mientras que en visión por computadora, se aplica para la segmentación de imágenes y la identificación de patrones. También se utiliza en la detección de anomalías, donde los datos que no se agrupan adecuadamente pueden ser considerados como outliers.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-means es su uso en la segmentación de clientes en una empresa de comercio electrónico, donde se agrupan a los usuarios en función de sus hábitos de compra. Otro caso es la segmentación de imágenes en aplicaciones de reconocimiento facial, donde se agrupan píxeles similares para identificar características faciales. Además, se ha utilizado en la compresión de imágenes, donde se agrupan colores similares para reducir la cantidad de información necesaria para representar una imagen.
