Descripción: K-Shape es un algoritmo de agrupamiento diseñado específicamente para datos de series temporales. A diferencia de los métodos tradicionales de agrupamiento, que pueden no capturar adecuadamente las características inherentes a las series temporales, K-Shape se centra en la forma de las series, lo que permite una comparación más efectiva entre ellas. Este algoritmo utiliza una técnica de alineación dinámica que permite que las series temporales se ajusten entre sí, facilitando así la identificación de patrones similares. K-Shape se basa en la distancia de forma, que mide la similitud entre series temporales al considerar su forma en lugar de sus valores absolutos. Esto lo hace especialmente útil en aplicaciones donde la forma de la serie es más relevante que la magnitud de los datos, como en la detección de anomalías, análisis de tendencias y pronósticos. Su capacidad para manejar series temporales de diferentes longitudes y su robustez ante el ruido hacen de K-Shape una herramienta valiosa en el análisis de datos temporales en diversas disciplinas, desde la economía hasta la biología y la ingeniería.
