Descripción: La evaluación de un modelo K-medias es un proceso crucial en el ámbito del aprendizaje automático, especialmente cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos. Este método de agrupamiento busca dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde cada grupo se caracteriza por la cercanía de sus puntos de datos a un centroide específico. La evaluación de este modelo implica medir su rendimiento y efectividad en la tarea de agrupamiento. Existen diversas métricas para llevar a cabo esta evaluación, como la inercia, que mide la suma de las distancias cuadradas entre los puntos de datos y sus centroides, y el coeficiente de silueta, que evalúa la cohesión y separación de los clústeres. Un modelo bien evaluado no solo proporciona agrupaciones significativas, sino que también permite a los analistas y científicos de datos interpretar mejor la estructura subyacente de los datos. La correcta evaluación de un modelo K-medias es esencial para garantizar que las decisiones basadas en los resultados sean precisas y útiles, especialmente en aplicaciones donde la segmentación de datos puede influir en estrategias comerciales, marketing o investigación científica.
