Descripción: K-medias es un algoritmo de agrupamiento que partitiona datos en K clústeres distintos basados en la distancia al centroide del clúster. Este método es ampliamente utilizado en la ciencia de datos y estadísticas para identificar patrones y estructuras en conjuntos de datos grandes. El algoritmo comienza seleccionando K puntos aleatorios como centroides iniciales y luego asigna cada punto de datos al clúster cuyo centroide está más cercano. Posteriormente, se recalculan los centroides como el promedio de todos los puntos asignados a cada clúster. Este proceso se repite iterativamente hasta que los centroides ya no cambian significativamente, lo que indica que se ha alcanzado una convergencia. K-medias es valorado por su simplicidad y eficiencia, especialmente en comparación con otros métodos de agrupamiento más complejos. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del número de clústeres K y la sensibilidad a los valores atípicos. A pesar de estas limitaciones, K-medias sigue siendo una herramienta fundamental en el análisis de datos, permitiendo a los analistas segmentar información y extraer conclusiones significativas de grandes volúmenes de datos.
Historia: El algoritmo K-medias fue introducido por primera vez por Hugo Steinhaus en 1956 y más tarde formalizado por James MacQueen en 1967. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los métodos de agrupamiento más utilizados en diversas disciplinas, incluyendo la estadística, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.
Usos: K-medias se utiliza en una variedad de aplicaciones, como segmentación de mercado, análisis de imágenes, compresión de datos y agrupamiento de documentos. Es especialmente útil en situaciones donde se necesita identificar grupos naturales dentro de un conjunto de datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-medias es su uso en la segmentación de clientes en marketing, donde se agrupan consumidores con comportamientos de compra similares para personalizar campañas publicitarias. Otro ejemplo es en la clasificación de imágenes, donde se pueden agrupar píxeles similares para mejorar la calidad de la imagen.
