Descripción: El algoritmo K-Means es una técnica de agrupamiento que busca dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde cada grupo se caracteriza por la similitud de sus características. Este algoritmo se basa en la idea de que los datos dentro de un mismo grupo son más similares entre sí que con los de otros grupos. El proceso comienza seleccionando K puntos iniciales, conocidos como centroides, que representan la posición central de cada grupo. A continuación, cada punto de datos se asigna al grupo cuyo centroide está 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 grupo. 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-Means es conocido por su simplicidad y eficiencia, lo que lo convierte en una opción popular para el análisis exploratorio de datos y la segmentación. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección de K, la presencia de outliers y la forma de los clústeres, lo que puede llevar a resultados subóptimos si no se maneja adecuadamente.
Historia: El algoritmo K-Means fue introducido por primera vez en 1957 por el estadístico James MacQueen. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los métodos de agrupamiento más utilizados en el análisis de datos. A lo largo de los años, se han propuesto diversas variantes y mejoras al algoritmo original, incluyendo métodos para determinar el número óptimo de clústeres y técnicas para manejar datos de alta dimensionalidad.
Usos: K-Means se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo segmentación de mercado, análisis de imágenes, compresión de datos y agrupamiento de documentos. Es especialmente útil en situaciones donde se necesita identificar patrones o grupos dentro de grandes conjuntos de datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-Means es su uso en la segmentación de clientes en marketing, donde se agrupan a los consumidores en función de sus comportamientos de compra. Otro ejemplo es en el procesamiento de imágenes, donde se puede utilizar para reducir la cantidad de colores en una imagen al agrupar píxeles similares.
