Descripción: El análisis de K-Clúster es un método estadístico utilizado en el ámbito del aprendizaje no supervisado para identificar grupos o clústeres dentro de un conjunto de datos. Este enfoque permite agrupar datos similares en función de características comunes, facilitando la identificación de patrones y la segmentación de información. El algoritmo K-Clúster se basa en la partición de los datos en K grupos, donde K es un número predefinido que el analista debe especificar. Cada clúster se representa por su centroide, que es el promedio de todos los puntos de datos que pertenecen a ese grupo. A medida que se asignan los puntos de datos a los clústeres, el algoritmo itera para minimizar la variación dentro de cada clúster y maximizar la variación entre clústeres. Este proceso de optimización se repite hasta que se alcanza una convergencia, es decir, cuando los clústeres ya no cambian significativamente. El análisis de K-Clúster es ampliamente utilizado en diversas disciplinas, incluyendo marketing, biología y análisis de datos, debido a su capacidad para simplificar grandes volúmenes de información y revelar estructuras ocultas en los datos.
Historia: El análisis de K-Clúster fue introducido por primera vez en 1957 por el estadístico James MacQueen, quien propuso el algoritmo K-Means como una forma de clasificar datos en grupos. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los métodos más utilizados en el análisis de datos. A lo largo de las décadas, se han desarrollado variaciones y mejoras del algoritmo original, incluyendo métodos para determinar el número óptimo de clústeres y técnicas para manejar datos de alta dimensionalidad.
Usos: El análisis de K-Clúster se utiliza en diversas áreas, como el marketing para segmentar clientes, en biología para clasificar especies, y en análisis de datos para identificar patrones en grandes conjuntos de información. También se aplica en la compresión de imágenes y en la detección de anomalías en sistemas de seguridad.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del análisis de K-Clúster es su uso en el marketing, donde las empresas pueden agrupar a sus clientes en diferentes segmentos basados en comportamientos de compra. Otro ejemplo es en la biología, donde los investigadores pueden clasificar diferentes especies de plantas o animales según características genéticas o morfológicas.
