Descripción: La estabilidad de clúster K es una métrica que evalúa la consistencia de los resultados obtenidos al aplicar el algoritmo de agrupamiento K-means en diferentes ejecuciones. Este concepto es crucial en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos, ya que permite determinar cuán robustos son los grupos formados por el algoritmo. En esencia, una alta estabilidad indica que los clústeres generados son similares en múltiples ejecuciones, lo que sugiere que el modelo ha encontrado patrones significativos en los datos. Por el contrario, una baja estabilidad puede indicar que los clústeres son sensibles a la inicialización o a la variabilidad en los datos, lo que podría llevar a interpretaciones erróneas. La estabilidad de clúster K se puede medir utilizando diversas técnicas, como la comparación de la asignación de puntos a clústeres entre diferentes ejecuciones o la evaluación de la variabilidad interna de los clústeres. Esta métrica no solo ayuda a validar la calidad del agrupamiento, sino que también guía a los investigadores y profesionales en la selección del número óptimo de clústeres, lo que es fundamental para obtener resultados significativos en el análisis de datos.
