Descripción: El agrupamiento K-modos es una extensión del algoritmo K-means, diseñado específicamente para manejar datos categóricos. A diferencia de K-means, que utiliza la distancia euclidiana para agrupar datos numéricos, K-modos emplea una medida de similitud basada en la coincidencia de categorías. Este algoritmo asigna cada objeto a un modo, que representa la categoría más frecuente en cada grupo. Una de las características distintivas de K-modos es su capacidad para manejar datos que no pueden ser representados numéricamente, lo que lo hace ideal para conjuntos de datos que contienen variables categóricas, como texto, clasificaciones o etiquetas. Además, K-modos utiliza una matriz de disimilitud que permite calcular la distancia entre las categorías, facilitando así la agrupación de datos de manera efectiva. Este enfoque es particularmente útil en contextos donde la interpretación de los datos es crucial, ya que permite identificar patrones y relaciones en conjuntos de datos complejos. En resumen, el agrupamiento K-modos es una herramienta poderosa en el análisis de datos categóricos, proporcionando una alternativa robusta a los métodos de agrupamiento tradicionales que se centran en datos numéricos.
Usos: El agrupamiento K-modos se utiliza en diversas aplicaciones donde los datos categóricos son predominantes. Por ejemplo, en el análisis de mercado, permite segmentar clientes en grupos basados en características demográficas o preferencias de productos. También se aplica en la biología para clasificar especies según características categóricas, así como en la minería de datos para descubrir patrones en conjuntos de datos complejos. Además, es útil en sistemas de recomendación, donde se agrupan usuarios o productos según atributos categóricos, mejorando la personalización de las recomendaciones.
Ejemplos: Un caso práctico del uso de K-modos es en la segmentación de clientes de una tienda en línea, donde se agrupan a los usuarios según sus preferencias de compra, como categorías de productos y métodos de pago. Otro ejemplo se encuentra en el análisis de encuestas, donde las respuestas categóricas se agrupan para identificar tendencias y patrones en la opinión pública. En el ámbito de la salud, K-modos puede ser utilizado para clasificar pacientes según síntomas categóricos, ayudando en la identificación de grupos de riesgo.
