Descripción: La distancia K-medias es una métrica fundamental en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente en el contexto del agrupamiento K-medias. Esta métrica se utiliza para evaluar la cercanía de los puntos de datos a los centros de los clústeres, que son representaciones de grupos de datos similares. En esencia, la distancia K-medias mide la similitud entre un punto de datos y el centro de un clúster, permitiendo así la asignación de cada punto al clúster más cercano. La métrica más comúnmente utilizada es la distancia euclidiana, que calcula la raíz cuadrada de la suma de las diferencias al cuadrado entre las coordenadas de los puntos. Sin embargo, también se pueden emplear otras métricas de distancia, como la distancia Manhattan o la distancia de Minkowski, dependiendo de la naturaleza de los datos y del problema a resolver. La elección de la métrica de distancia puede influir significativamente en los resultados del agrupamiento, ya que determina cómo se perciben las relaciones entre los datos. En el contexto del análisis de datos, la distancia K-medias se vuelve aún más relevante, ya que permite manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente, facilitando la identificación de patrones y la segmentación de información. En resumen, la distancia K-medias es una herramienta clave en el aprendizaje automático que permite la agrupación efectiva de datos, contribuyendo a la toma de decisiones informadas en diversas aplicaciones.
