Descripción: La clasificación K-medias es un método de aprendizaje automático que se utiliza para agrupar un conjunto de datos en K clústeres distintos, donde K es un número predefinido. Este algoritmo se basa en la idea de que los puntos de datos que están más cerca entre sí deben ser agrupados, formando así clústeres que comparten características similares. El proceso comienza seleccionando K centroides iniciales, que son puntos representativos de cada clúster. Luego, cada punto de datos se asigna al clúster cuyo centroide está más cercano, utilizando una medida de distancia, comúnmente la distancia euclidiana. Una vez que todos los puntos han sido asignados, los centroides se recalculan 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, lo que indica que se ha alcanzado una convergencia. La clasificación K-medias es valorada por su simplicidad y eficiencia, especialmente en conjuntos de datos grandes, lo que la convierte en una herramienta popular en el análisis de datos y la minería de datos. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del número de clústeres K y la presencia de outliers, lo que requiere un análisis cuidadoso antes de su implementación.
Historia: El algoritmo K-medias fue introducido por primera vez en 1957 por el estadístico Hugo Steinhaus, aunque su popularidad creció en la década de 1960 cuando fue formalizado por otros investigadores. A lo largo de los años, se han desarrollado diversas variaciones y mejoras del algoritmo original, adaptándose a diferentes contextos y necesidades en el análisis de datos.
Usos: K-medias se utiliza en una variedad de campos, incluyendo marketing para segmentar clientes, en biología para clasificar especies, y en procesamiento de imágenes para segmentar objetos. También es común en la minería de datos y el análisis de patrones, donde se busca identificar grupos dentro de grandes volúmenes de datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-medias es su uso en la segmentación de clientes en una empresa de comercio electrónico, donde se agrupan a los usuarios según sus hábitos de compra. Otro ejemplo es en la clasificación de imágenes, donde se pueden agrupar píxeles similares para identificar diferentes objetos dentro de una imagen.
