Descripción: El agrupamiento K-modo es un método de agrupamiento diseñado específicamente para manejar datos categóricos, extendiendo el algoritmo K-medias, que se utiliza principalmente para datos numéricos. A diferencia de K-medias, que calcula la media de los puntos en un clúster, K-modo utiliza la moda, es decir, el valor más frecuente en cada categoría, para determinar el centro de cada grupo. Este enfoque permite que el algoritmo clasifique datos no numéricos, como texto o categorías, facilitando el análisis de conjuntos de datos que no se pueden representar adecuadamente mediante números. K-modo también emplea una métrica de distancia adaptada, como la distancia de Hamming, que cuenta las diferencias entre las categorías en lugar de las diferencias numéricas. Este método es especialmente útil en contextos donde los datos categóricos son predominantes, como en encuestas, análisis de mercado y estudios de comportamiento del consumidor. Su capacidad para manejar múltiples categorías y su eficiencia en la agrupación de grandes volúmenes de datos lo convierten en una herramienta valiosa en la minería de datos y la optimización de hiperparámetros, donde se busca identificar patrones y relaciones significativas en conjuntos de datos complejos.
Historia: El algoritmo K-modo fue introducido por primera vez en 1998 por Huang, quien buscaba una solución para el agrupamiento de datos categóricos que no podía ser abordada adecuadamente por el algoritmo K-medias. A lo largo de los años, K-modo ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones en minería de datos y análisis de datos, convirtiéndose en una herramienta fundamental en el campo del aprendizaje automático.
Usos: K-modo se utiliza principalmente en el análisis de datos categóricos, como en encuestas de opinión, segmentación de clientes y análisis de mercado. También se aplica en la biología para clasificar especies basadas en características categóricas y en el procesamiento de lenguaje natural para agrupar documentos o textos según temas o categorías.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de K-modo es en el análisis de datos de clientes de una tienda, donde se pueden agrupar a los clientes según sus preferencias de compra, como ‘ropa’, ‘electrónica’ o ‘alimentos’. Otro ejemplo es en estudios de mercado, donde se agrupan respuestas de encuestas categóricas para identificar tendencias y patrones de comportamiento.
