Descripción: El algoritmo de agrupamiento K-means es una técnica de aprendizaje no supervisado que se utiliza para particionar un conjunto de datos en k clústeres distintos. Cada clúster se define por su centroide, que es la media de todas las observaciones que pertenecen a ese clúster. El objetivo principal del algoritmo es minimizar la variación dentro de cada clúster y maximizar la variación entre clústeres. Para lograr esto, el algoritmo sigue un proceso iterativo que comienza con la selección aleatoria de k centroides iniciales. Luego, cada observación se asigna al clúster cuyo centroide es más cercano, utilizando una medida de distancia, comúnmente la distancia euclidiana. Después de asignar todas las observaciones, se recalculan los centroides como la media de las observaciones en cada clúster. Este proceso se repite hasta que los centroides ya no cambian significativamente o se alcanza un número máximo de iteraciones. K-means es conocido por su simplicidad y eficiencia, lo que lo convierte en una opción popular para tareas de segmentación y análisis de datos en diversas aplicaciones, incluyendo la visión por computadora, donde se utiliza para agrupar píxeles similares en imágenes, facilitando tareas como la segmentación de imágenes y la detección de objetos.
Historia: El algoritmo K-means fue introducido en 1957 por el estadístico Hugo Steinhaus y más tarde popularizado por James MacQueen en 1967. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los métodos más utilizados en el análisis de datos y aprendizaje automático. A lo largo de los años, se han desarrollado diversas variaciones y mejoras del algoritmo original para abordar sus limitaciones, como la sensibilidad a la elección de los centroides iniciales y la convergencia a soluciones locales.
Usos: K-means se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo segmentación de imágenes, análisis de mercado, compresión de datos y agrupamiento de documentos. En visión por computadora, es comúnmente empleado para la segmentación de imágenes, donde ayuda a identificar y agrupar píxeles similares, facilitando la detección de objetos y la clasificación de imágenes.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-means en visión por computadora es su uso en la segmentación de imágenes médicas, donde se agrupan píxeles de tejidos similares para ayudar en el diagnóstico. Otro ejemplo es en la clasificación de imágenes de productos en un catálogo en línea, donde se agrupan imágenes similares para mejorar la búsqueda y recomendación de productos.
