Descripción: El análisis de agrupamiento K-medias es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que busca dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde cada grupo contiene elementos similares entre sí y diferentes de los de otros grupos. Este método se basa en la minimización de la varianza dentro de cada clúster, lo que significa que los puntos de datos dentro de un mismo grupo están lo más cerca posible del centroide del grupo, que es el promedio de todos los puntos en ese clúster. El algoritmo comienza seleccionando K centroides iniciales aleatorios y luego asigna cada punto de datos al clúster cuyo centroide está más cercano. Posteriormente, se recalculan los centroides y se repite el proceso hasta que no hay cambios significativos en la asignación de los puntos a los clústeres. Este enfoque es especialmente útil para explorar la estructura de los datos y para la segmentación de mercados, ya que permite identificar patrones y relaciones ocultas en grandes volúmenes de información. Sin embargo, la elección del número K es crucial y puede influir en los resultados, lo que a menudo requiere la aplicación de métodos adicionales para determinar el número óptimo de clústeres.
Historia: El algoritmo K-medias fue introducido por primera vez por Hugo Steinhaus en 1956, aunque su popularidad creció en la década de 1960 cuando fue formalizado por James MacQueen en 1967. Desde entonces, ha sido ampliamente utilizado en diversas disciplinas, incluyendo estadística, aprendizaje automático y minería de datos. A lo largo de los años, se han desarrollado variaciones y mejoras del algoritmo original, como K-medoides, que abordan algunas de las limitaciones del método K-medias, como la sensibilidad a los valores atípicos.
Usos: El análisis de agrupamiento K-medias se utiliza en una variedad de campos, incluyendo marketing para segmentar clientes, biología para clasificar especies y en la compresión de imágenes. También se aplica en la detección de anomalías y en la organización de grandes volúmenes de datos, facilitando la identificación de patrones y tendencias.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de K-medias es en el análisis de clientes de una tienda en línea, donde se pueden agrupar a los usuarios según sus comportamientos de compra para personalizar ofertas. Otro ejemplo es en la segmentación de imágenes, donde se puede utilizar K-medias para identificar diferentes regiones en una fotografía, como el cielo, el agua y la tierra.
