Descripción: K-agrupamiento se refiere al proceso de dividir un conjunto de datos en K grupos según la similitud. Este método de aprendizaje no supervisado es ampliamente utilizado en el análisis de datos y la minería de datos, permitiendo identificar patrones y estructuras dentro de grandes volúmenes de información. La técnica se basa en la idea de que los datos dentro de un mismo grupo son más similares entre sí que con los de otros grupos. Para lograr esto, se utilizan diferentes algoritmos que calculan la distancia entre los puntos de datos, siendo el más común el algoritmo de K-means. Este algoritmo asigna cada punto de datos al grupo cuyo centroide (promedio de los puntos en el grupo) está más cercano, y luego recalcula los centroides hasta que no se producen cambios significativos en las asignaciones. K-agrupamiento es especialmente útil en situaciones donde no se conocen las etiquetas de los datos, permitiendo a los analistas descubrir categorías naturales en los datos. Su capacidad para simplificar y organizar información compleja lo convierte en una herramienta valiosa en diversas disciplinas, desde la biología hasta el marketing, donde se busca segmentar clientes o identificar grupos de comportamiento similares.
Historia: El concepto de K-agrupamiento se formalizó en la década de 1950, aunque sus raíces se pueden rastrear hasta el trabajo en estadística y análisis de datos en el siglo XX. El algoritmo K-means fue propuesto por primera vez por Hugo Steinhaus en 1956 y más tarde popularizado por James MacQueen en 1967. Desde entonces, ha evolucionado y se ha adaptado a diversas aplicaciones en el campo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial.
Usos: K-agrupamiento se utiliza en una variedad de campos, incluyendo marketing para segmentar clientes, biología para clasificar especies, y en la compresión de imágenes. También se aplica en la detección de anomalías, donde se busca identificar datos que no se ajustan a los patrones establecidos por los grupos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-agrupamiento es su uso en plataformas digitales donde se agrupan usuarios con preferencias similares para recomendar contenido. Otro ejemplo es en el análisis de mercado, donde se segmentan consumidores en grupos basados en sus comportamientos de compra.
