Descripción: El algoritmo de clustering K-Modes es una técnica de aprendizaje no supervisado diseñada específicamente para agrupar datos categóricos. A diferencia de su predecesor, K-Means, que se centra en datos numéricos, K-Modes utiliza una métrica de similitud basada en la coincidencia de categorías. Este algoritmo busca identificar grupos dentro de un conjunto de datos al encontrar los ‘modos’ o valores más frecuentes en cada categoría, lo que permite clasificar los datos en clústeres homogéneos. K-Modes es particularmente útil en situaciones donde los datos no pueden ser representados adecuadamente mediante distancias euclidianas, como en el caso de variables categóricas. Una de sus características distintivas es la forma en que actualiza los centroides de los clústeres, utilizando la moda en lugar de la media, lo que lo hace más adecuado para manejar datos no numéricos. Además, K-Modes puede ser extendido a K-Prototypes, que combina tanto datos categóricos como numéricos, ampliando así su aplicabilidad en diversos contextos. Este algoritmo es valorado por su eficiencia y simplicidad, lo que lo convierte en una herramienta popular en el análisis de datos, especialmente en áreas como el análisis de comportamiento del consumidor y clasificación basada en categorización.
Historia: El algoritmo K-Modes fue introducido por Huang en 1997 como una solución para el clustering de datos categóricos, abordando las limitaciones del K-Means que solo se aplicaba a datos numéricos. Desde su creación, ha sido objeto de diversas investigaciones y mejoras, incluyendo su extensión a K-Prototypes, que permite la combinación de datos categóricos y numéricos. A lo largo de los años, K-Modes ha sido adoptado en múltiples disciplinas, desde la biología hasta el marketing, debido a su capacidad para manejar datos no estructurados.
Usos: K-Modes se utiliza en diversas aplicaciones, como la segmentación de clientes en marketing, donde se agrupan consumidores con características similares para personalizar ofertas. También se aplica en análisis de encuestas, donde los datos categóricos son comunes, y en la clasificación de documentos, donde se busca agrupar textos con temas similares. Además, es útil en la biología para clasificar especies basándose en características categóricas.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-Modes es su uso en la segmentación de clientes de una tienda en línea, donde se agrupan usuarios según sus preferencias de compra, como categorías de productos y métodos de pago. Otro caso es el análisis de encuestas de satisfacción del cliente, donde las respuestas categóricas se agrupan para identificar patrones en la experiencia del cliente.
