Descripción: El K-Algoritmo es un enfoque computacional que se utiliza para realizar tareas de agrupamiento y clasificación en conjuntos de datos. Este algoritmo se basa en la idea de dividir un conjunto de datos en ‘k’ grupos o clústeres, donde ‘k’ es un número predefinido que el usuario debe especificar. A través de iteraciones, el K-Algoritmo busca minimizar la variabilidad dentro de cada grupo y maximizar la variabilidad entre los grupos. Este proceso se lleva a cabo mediante la asignación de puntos de datos a los clústeres más cercanos, utilizando métricas de distancia como la distancia euclidiana. Su simplicidad y eficacia lo han convertido en una herramienta popular en el análisis de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial. Además, el K-Algoritmo se puede implementar en diversas arquitecturas de hardware, lo que lo hace versátil para aplicaciones en sistemas embebidos y entornos de computación en la nube. Su relevancia se extiende a patrones de diseño en software, donde se puede integrar en sistemas más complejos para mejorar la toma de decisiones basada en datos. En el contexto de la seguridad en IoT, el K-Algoritmo puede ser utilizado para detectar anomalías en el comportamiento de dispositivos conectados, contribuyendo así a la protección de redes y sistemas.
