Descripción: Un K-clúster es un grupo de puntos de datos que son similares entre sí en un algoritmo de agrupamiento, específicamente en el contexto del algoritmo K-means. Este método busca dividir un conjunto de datos en K grupos, donde cada grupo se caracteriza por la cercanía de sus puntos a un centroide, que es el promedio de todos los puntos en el clúster. La similitud entre los puntos se mide generalmente utilizando distancias euclidianas, aunque se pueden emplear otras métricas de distancia. Los K-clústeres son fundamentales en el análisis de datos, ya que permiten identificar patrones y estructuras en grandes volúmenes de información. La elección del número K es crucial, ya que influye en la calidad de la agrupación; un K demasiado bajo puede llevar a la pérdida de información, mientras que un K demasiado alto puede resultar en clústeres que no son significativos. Este enfoque es ampliamente utilizado en diversas áreas, como la segmentación de mercado, la compresión de imágenes y el análisis de redes sociales, donde la identificación de grupos homogéneos puede proporcionar información valiosa para la toma de decisiones.
Historia: El concepto de K-means fue introducido por primera vez en 1956 por el estadístico Hugo Steinhaus, aunque su popularidad creció en la década de 1960 con el trabajo de James MacQueen, quien formalizó el algoritmo. Desde entonces, K-means ha evolucionado y se ha convertido en uno de los métodos de agrupamiento más utilizados en el análisis de datos y aprendizaje automático.
Usos: K-clústeres se utilizan en diversas aplicaciones, como la segmentación de clientes en marketing, donde las empresas agrupan a sus consumidores según comportamientos de compra. También se aplican en la biología para clasificar especies o en el procesamiento de datos, donde se agrupan elementos similares para obtener información más significativa.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-clúster es la segmentación de clientes en una tienda en línea, donde se agrupan usuarios según sus patrones de compra. Otro ejemplo es el análisis de datos en plataformas digitales, donde se pueden identificar grupos de usuarios con intereses similares.
