Descripción: El Método de Análisis de K-Clúster es una técnica de aprendizaje no supervisado que busca agrupar un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde K es un número predefinido por el analista. Este método se basa en la minimización de la variabilidad dentro de cada clúster y la maximización de la variabilidad entre los clústeres. Utiliza algoritmos que asignan cada punto de datos al clúster más cercano, calculando la distancia entre los puntos y los centroides de los clústeres. A medida que se realizan iteraciones, los centroides se ajustan para reflejar mejor la distribución de los datos. Este enfoque es especialmente útil en situaciones donde no se tiene información previa sobre las categorías de los datos, permitiendo descubrir patrones ocultos y estructuras en grandes volúmenes de información. K-Clúster es ampliamente utilizado en diversas áreas, como el análisis de mercado, la segmentación de clientes, la biología computacional y el procesamiento de datos, entre otros. Su simplicidad y eficacia lo convierten en una herramienta popular para la exploración de datos y la toma de decisiones basada en patrones.
Historia: El método K-Clúster fue introducido por primera vez por Hugo Steinhaus en 1956 y más tarde formalizado por J. MacQueen en 1967. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en uno de los algoritmos más utilizados en el análisis de datos. A lo largo de los años, se han desarrollado diversas variaciones y mejoras del algoritmo original, incluyendo métodos para determinar el número óptimo de clústeres y técnicas para manejar datos de alta dimensionalidad.
Usos: El método K-Clúster se utiliza en diversas aplicaciones, como la segmentación de clientes en marketing, donde permite identificar grupos de consumidores con comportamientos similares. También se aplica en la biología para clasificar especies o genes, en el procesamiento de datos para la compresión de imágenes y en la detección de anomalías en sistemas de seguridad.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de K-Clúster es en el análisis de datos de clientes de una tienda en línea, donde se pueden agrupar a los usuarios según sus patrones de compra. Otro ejemplo es en el campo de la biología, donde se puede utilizar para agrupar diferentes especies de plantas según características morfológicas.
