Descripción: El agrupamiento K-Modes es un algoritmo de agrupamiento diseñado específicamente para manejar datos categóricos. A diferencia de su predecesor, K-Medias, que se basa en la distancia euclidiana y es adecuado para datos numéricos, K-Modes utiliza una medida de similitud basada en la coincidencia de categorías. Este enfoque permite que el algoritmo agrupe datos que no pueden ser representados adecuadamente en un espacio numérico. K-Modes asigna cada objeto a un modo, que es el valor más frecuente en cada categoría, y actualiza estos modos a medida que se realizan iteraciones. Una de las características distintivas de K-Modes es su capacidad para manejar grandes volúmenes de datos categóricos de manera eficiente, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en el análisis de datos en diversas aplicaciones. Además, el algoritmo incluye un mecanismo de penalización que ayuda a evitar la convergencia en soluciones subóptimas, mejorando así la calidad de los agrupamientos. En un mundo donde la cantidad de datos categóricos está en constante aumento, K-Modes se ha vuelto relevante en campos como el marketing, la biología y la investigación social, donde los datos categóricos son comunes y esenciales para la toma de decisiones.
Historia: El algoritmo K-Modes fue introducido por Huang en 1997 como una extensión del algoritmo K-Medias, adaptándolo para trabajar con datos categóricos. A medida que el análisis de datos se volvía más prominente en diversas disciplinas, la necesidad de técnicas que pudieran manejar datos no numéricos se hizo evidente. K-Modes surgió como una solución eficaz para este desafío, permitiendo a los investigadores y analistas agrupar datos categóricos de manera efectiva.
Usos: K-Modes se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo segmentación de clientes en marketing, análisis de encuestas y clasificación de documentos. Su capacidad para manejar datos categóricos lo hace ideal para situaciones donde las variables no son numéricas, como en estudios de comportamiento del consumidor o en la investigación social.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-Modes es su uso en la segmentación de clientes de una tienda en línea, donde se agrupan a los clientes según sus preferencias de productos categóricos, como tipo de ropa o marca. Otro ejemplo es en estudios de mercado, donde se agrupan respuestas de encuestas basadas en categorías como edad, género y ubicación.
