Descripción: K-Mean es un algoritmo de agrupamiento que particiona datos en k grupos distintos. Este método se basa en la minimización de la varianza dentro de cada grupo, buscando que los elementos dentro de un mismo grupo sean lo más similares posible, mientras que los grupos en sí sean lo más diferentes entre sí. El algoritmo comienza seleccionando k centroides iniciales, que son puntos representativos de cada grupo. Luego, asigna cada punto de datos al grupo cuyo centroide esté más cercano, utilizando una medida de distancia, comúnmente la distancia euclidiana. Posteriormente, se recalculan los centroides como el promedio de todos los puntos asignados a cada grupo. Este proceso se repite iterativamente hasta que los centroides ya no cambian significativamente o se alcanza un número máximo de iteraciones. K-Mean es conocido por su simplicidad y eficiencia, lo que lo convierte en una opción popular para el análisis de datos en diversas aplicaciones, desde segmentación de mercado hasta compresión de imágenes. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección de k y la sensibilidad a los valores atípicos, lo que requiere un análisis cuidadoso al aplicarlo en situaciones del mundo real.
Historia: El algoritmo K-Mean fue introducido por primera vez en 1957 por el estadístico James MacQueen. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los métodos de agrupamiento más utilizados en el análisis de datos. A lo largo de los años, se han desarrollado diversas variantes y mejoras del algoritmo original para abordar sus limitaciones, como la elección del número de grupos y la sensibilidad a los valores atípicos.
Usos: K-Mean se utiliza en una variedad de campos, incluyendo marketing para segmentar clientes, biología para clasificar especies, y en la compresión de imágenes para reducir el tamaño de los archivos. También se aplica en el análisis de datos de redes sociales para identificar comunidades y patrones de comportamiento.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-Mean es su uso en la segmentación de clientes en una empresa de comercio electrónico, donde se agrupan a los usuarios según sus hábitos de compra. Otro ejemplo es en la compresión de imágenes, donde se utilizan grupos de colores similares para reducir la cantidad de información necesaria para representar una imagen.
