Descripción: Las limitaciones de agrupamiento K-medias se refieren a las restricciones y desventajas de utilizar el algoritmo K-medias para el agrupamiento. Este método, que busca dividir un conjunto de datos en K grupos basándose en la minimización de la varianza dentro de cada grupo, presenta varios desafíos. En primer lugar, la elección del número de grupos K es crucial y puede ser arbitraria, lo que puede llevar a resultados subóptimos. Además, K-medias asume que los grupos son esféricos y de igual tamaño, lo que no siempre se cumple en datos del mundo real, donde los grupos pueden tener formas y tamaños variados. Otra limitación significativa es la sensibilidad a los valores atípicos, que pueden distorsionar los centroides y, por ende, afectar la calidad del agrupamiento. Asimismo, el algoritmo puede converger a soluciones locales, lo que significa que diferentes inicializaciones pueden llevar a diferentes resultados. Por último, K-medias requiere que los datos sean numéricos y no puede manejar directamente variables categóricas, lo que limita su aplicabilidad en ciertos contextos. Estas limitaciones hacen que, aunque K-medias sea un método popular y fácil de implementar, no siempre sea la mejor opción para todos los conjuntos de datos y problemas de agrupamiento.
