Descripción: El desplazamiento K-medias es un algoritmo de agrupamiento que busca dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde K es un número predefinido por el usuario. Este método se basa en la idea de que los puntos de datos dentro de un mismo grupo son más similares entre sí que con los de otros grupos. El algoritmo comienza seleccionando K puntos aleatorios como centros iniciales de los clústeres. Luego, itera a través de los datos, asignando cada punto al clúster cuyo centro está más cercano, utilizando una medida de distancia, comúnmente la distancia euclidiana. Una vez que todos los puntos han sido asignados, el algoritmo recalcula los centros de los clústeres como el promedio de todos los puntos asignados a cada uno. Este proceso de asignación y recalibración se repite hasta que los centros de los clústeres ya no cambian significativamente, lo que indica que se ha alcanzado la convergencia. El desplazamiento K-medias es valorado por su simplicidad y eficiencia, lo que lo convierte en una herramienta popular en análisis de datos y aprendizaje automático, especialmente en situaciones donde se requiere una segmentación clara de los datos en grupos distintos.
Historia: El algoritmo K-medias fue introducido por primera vez en 1957 por el estadístico James MacQueen en un artículo que describía un método para clasificar datos. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los algoritmos de agrupamiento más utilizados en diversas disciplinas, incluyendo la estadística, el aprendizaje automático y la minería de datos. A lo largo de los años, se han desarrollado variaciones del algoritmo original para abordar sus limitaciones, como la sensibilidad a la elección inicial de los centros y la dificultad para manejar clústeres de formas no esféricas.
Usos: El desplazamiento K-medias se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo segmentación de mercado, compresión de imágenes, análisis de patrones y agrupamiento de documentos. En el ámbito del marketing, permite identificar grupos de consumidores con comportamientos similares, lo que ayuda a personalizar estrategias de publicidad. En el procesamiento de imágenes, se utiliza para reducir la cantidad de colores en una imagen, facilitando su almacenamiento y transmisión. Además, en el análisis de datos, ayuda a descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de K-medias es 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 el análisis de imágenes médicas, donde se pueden agrupar diferentes tipos de tejidos para facilitar el diagnóstico. También se utiliza en la clasificación de documentos, donde se agrupan textos similares para mejorar la búsqueda y recuperación de información.
