Descripción: La reducción de dimensionalidad K-medias es un método que aplica el agrupamiento K-medias para reducir el número de características en un conjunto de datos. Este enfoque es fundamental en el campo del aprendizaje automático, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos, conocidos como Big Data. La técnica K-medias busca agrupar datos en K clústeres, donde cada clúster representa un grupo de datos similares. Al identificar estos grupos, se pueden seleccionar las características más relevantes que describen cada clúster, lo que permite simplificar el conjunto de datos original. Esto no solo facilita el análisis y la visualización de datos, sino que también mejora la eficiencia de los algoritmos de aprendizaje automático al reducir el ruido y la redundancia en los datos. La reducción de dimensionalidad es crucial en aplicaciones donde el número de características puede ser abrumador, como en el procesamiento de imágenes, análisis de texto y bioinformática. Al aplicar K-medias, se logra una representación más manejable de los datos, lo que permite a los modelos de aprendizaje automático aprender patrones más fácilmente y con mayor precisión.
