Descripción: El agrupamiento K-Mean es una técnica de aprendizaje no supervisado que busca dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde cada grupo se caracteriza por la cercanía de sus elementos a un centroide específico. Este método se basa en la minimización de la varianza dentro de cada clúster, lo que significa que los puntos de datos dentro de un mismo grupo son lo más similares posible entre sí, mientras que los grupos son lo más diferentes posible entre ellos. El proceso comienza seleccionando K centroides iniciales, que pueden ser elegidos aleatoriamente o mediante métodos más sofisticados. Luego, cada punto de datos se asigna al clúster cuyo centroide está más cercano, y se recalculan los centroides como el promedio de todos los puntos asignados a cada clúster. Este proceso se repite iterativamente hasta que los centroides ya no cambian significativamente o se alcanza un número máximo de iteraciones. K-Mean es ampliamente utilizado en diversas áreas, como la segmentación de mercado, la compresión de imágenes y el análisis de patrones, debido a su simplicidad y eficiencia en el manejo de grandes volúmenes de datos. 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 diversas situaciones del mundo real.
Historia: El algoritmo K-Mean fue introducido por primera vez en 1957 por el estadístico James MacQueen en un artículo que describía un método para agrupar datos. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en una de las técnicas más populares en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos. A lo largo de los años, se han propuesto diversas variantes y mejoras del algoritmo original, incluyendo métodos para la selección de K y técnicas para manejar datos atípicos.
Usos: K-Mean se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la segmentación de clientes en marketing, la compresión de imágenes, la agrupación de documentos en procesamiento de lenguaje natural y la identificación de patrones en datos científicos. También se aplica en la reducción de dimensionalidad y en la detección de anomalías.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-Mean es su uso en la segmentación de clientes, donde las empresas pueden agrupar a sus clientes en diferentes clústeres basados en comportamientos de compra. Otro ejemplo es en la compresión de imágenes, donde K-Mean puede reducir el número de colores en una imagen al agrupar píxeles similares.
