Descripción: Los desafíos de agrupamiento K-medias se refieren a las dificultades encontradas al utilizar el algoritmo K-medias, un método popular en el campo del aprendizaje automático para la agrupación de datos. Este algoritmo busca dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde cada grupo está representado por la media de sus puntos de datos. Sin embargo, el K-medias presenta varios desafíos significativos. Uno de los más notables es su sensibilidad a las condiciones iniciales; la elección de los centroides iniciales puede influir drásticamente en el resultado final, llevando a soluciones subóptimas. Además, el algoritmo asume que los clústeres son esféricos y de igual tamaño, lo que puede no ser cierto en muchos conjuntos de datos del mundo real. Otro desafío es la determinación del número óptimo de clústeres (K), ya que no existe un método universalmente aceptado para elegir este valor. También es susceptible a la presencia de ruido y valores atípicos, que pueden distorsionar la formación de clústeres. Por último, el K-medias puede ser computacionalmente costoso en conjuntos de datos grandes, lo que plantea problemas de escalabilidad. Estos desafíos hacen que, aunque el K-medias sea una herramienta poderosa, su aplicación efectiva requiera una cuidadosa consideración y, a menudo, la implementación de técnicas complementarias para mitigar sus limitaciones.
