Descripción: El Clustering K-Centro es un método de agrupamiento dentro del aprendizaje no supervisado que se centra en la minimización de la distancia máxima entre los puntos de datos y su centro de clúster asignado. A diferencia de otros algoritmos de agrupamiento, como K-Means, que buscan minimizar la distancia promedio, K-Centro se enfoca en el punto más alejado dentro de cada clúster, lo que lo hace particularmente útil en situaciones donde se desea garantizar que todos los puntos estén lo más cerca posible de su centro, incluso en el peor de los casos. Este enfoque es especialmente relevante en aplicaciones donde la uniformidad y la cercanía son críticas, como en la planificación de redes o en la distribución de recursos. El algoritmo comienza seleccionando K centros iniciales y luego asigna cada punto al centro más cercano. Posteriormente, se actualizan los centros de los clústeres basándose en las asignaciones actuales, repitiendo el proceso hasta que no se producen cambios significativos. Esta metodología permite una clasificación más robusta en comparación con otros métodos, especialmente en conjuntos de datos con ruido o outliers. En resumen, el Clustering K-Centro es una técnica valiosa en el ámbito del aprendizaje no supervisado, proporcionando una forma efectiva de agrupar datos de manera que se minimicen las distancias máximas, lo que resulta en clústeres más compactos y coherentes.
