Descripción: K-Medoides es un método de agrupamiento que se utiliza en el aprendizaje no supervisado, similar al algoritmo K-Means, pero con una diferencia clave: en lugar de utilizar centroides que pueden no corresponder a puntos de datos reales, K-Medoides selecciona puntos de datos reales como sus centros de clúster. Esto lo hace más robusto frente a valores atípicos, ya que los medoids son menos sensibles a las distorsiones que pueden introducirse por datos extremos. El algoritmo funciona asignando cada punto de datos al medoid más cercano y luego actualizando los medoids seleccionando el punto que minimiza la suma de las distancias a todos los puntos en el clúster. Este proceso se repite hasta que no hay cambios en la asignación de los puntos a los clústeres. K-Medoides es especialmente útil en situaciones donde los datos contienen ruido o valores atípicos, y se aplica en diversas áreas como la segmentación de clientes, análisis de datos, análisis de imágenes y bioinformática. Su capacidad para trabajar con métricas de distancia diferentes también lo hace versátil, permitiendo su uso en una amplia gama de aplicaciones.
Usos: K-Medoides se utiliza en diversas aplicaciones, especialmente en el análisis de datos donde la robustez frente a valores atípicos es crucial. Se emplea en la segmentación de clientes para identificar grupos de consumidores con comportamientos similares, lo que permite a las empresas personalizar sus estrategias de marketing. También se utiliza en el análisis de imágenes para agrupar elementos similares y en bioinformática para clasificar genes o proteínas en grupos funcionales. Su capacidad para manejar diferentes métricas de distancia lo hace adecuado para aplicaciones en las que los datos no son necesariamente numéricos, como en el procesamiento de texto o en datos categóricos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-Medoides es su uso en la segmentación de clientes en una empresa de comercio electrónico, donde se agrupan a los clientes en función de sus patrones de compra. Otro ejemplo es en el análisis de imágenes médicas, donde se pueden agrupar diferentes tipos de tejidos o anomalías en imágenes de resonancia magnética. En bioinformática, K-Medoides se ha utilizado para clasificar secuencias de ADN en grupos que comparten características genéticas similares.
