Descripción: El clustering K-medias es un método de cuantificación de vectores que se utiliza ampliamente en el análisis de clústeres dentro de la minería de datos. Este algoritmo busca agrupar un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde K es un número predefinido por el usuario. La técnica se basa en la minimización de la varianza dentro de cada clúster, lo que significa que los puntos de datos dentro de un mismo clúster son lo más similares posible entre sí, mientras que los clústeres son lo más diferentes posible entre ellos. El proceso comienza con la selección aleatoria de K centroides, que son los puntos centrales 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. Posteriormente, se recalculan los centroides como el promedio de todos los puntos asignados a cada clúster y se repite el proceso hasta que no hay cambios significativos en las asignaciones. Este método es valorado por su simplicidad y eficiencia, lo que lo convierte en una opción popular para la segmentación de datos en diversas aplicaciones, desde marketing hasta análisis de imágenes y optimización del rendimiento en entornos digitales.
Historia: El algoritmo K-medias fue introducido por primera vez por Hugo Steinhaus en 1956, aunque su popularidad creció en la década de 1960 con el trabajo de James MacQueen, quien formalizó el método. Desde entonces, ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones en el campo de la estadística y la minería de datos.
Usos: K-medias se utiliza en una variedad de campos, incluyendo segmentación de mercado, análisis de imágenes, compresión de datos y optimización del rendimiento en entornos digitales. Se aplica para mejorar la experiencia del usuario al personalizar contenido y recomendaciones basadas en el comportamiento de los datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-medias en la optimización del rendimiento web es su uso en la segmentación de usuarios para campañas de marketing digital. Al agrupar a los usuarios según su comportamiento, las empresas pueden dirigir anuncios más relevantes y mejorar la tasa de conversión.
