Descripción: El algoritmo de K-Clúster es una técnica de aprendizaje no supervisado que se utiliza para agrupar un conjunto de datos en K grupos o clústeres. Este método se basa en la idea de que los datos dentro de un mismo clúster son más similares entre sí que con los datos de otros clústeres. El algoritmo comienza seleccionando K puntos iniciales, conocidos como centroides, que representan el centro de cada clúster. A continuación, asigna cada punto de datos al clúster cuyo centroide esté más cercano, utilizando una medida de distancia, comúnmente la distancia euclidiana. Una vez que todos los puntos han sido asignados, se recalculan los centroides como el promedio de todos los puntos en cada clúster. Este proceso de asignación y recalculo se repite iterativamente hasta que los centroides ya no cambian significativamente o se alcanza un número máximo de iteraciones. K-Clúster 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 eficacia en la identificación de estructuras en datos no etiquetados.
Historia: El algoritmo K-Clúster fue introducido por primera vez por el estadístico James MacQueen en 1967. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los métodos más populares en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos. A lo largo de los años, se han desarrollado diversas variantes y mejoras del algoritmo original, incluyendo métodos para determinar el número óptimo de clústeres y técnicas para manejar datos de alta dimensión.
Usos: El algoritmo K-Clúster se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo segmentación de clientes en marketing, análisis de imágenes, agrupamiento de documentos y detección de anomalías. También se aplica en biología para clasificar especies y en la medicina para agrupar pacientes con síntomas similares.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de K-Clúster es en la segmentación de clientes, donde una empresa puede agrupar a sus clientes en diferentes clústeres basados en sus hábitos de compra, permitiendo así personalizar sus estrategias de marketing. Otro ejemplo es en la compresión de imágenes, donde el algoritmo puede agrupar colores similares para reducir la cantidad de información necesaria para representar una imagen.
