Descripción: El Método del Codo es una técnica heurística utilizada en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos para determinar el número óptimo de clústeres en un conjunto de datos. Este método se basa en la representación gráfica de la varianza explicada en función del número de clústeres. A medida que se incrementa el número de clústeres, la varianza explicada tiende a aumentar, ya que los datos se agrupan de manera más precisa. Sin embargo, después de un cierto punto, el aumento en la varianza explicada se vuelve marginal, lo que indica que se ha alcanzado un número adecuado de clústeres. Este punto de inflexión se visualiza en un gráfico como un ‘codo’, de ahí su nombre. La identificación de este codo permite a los analistas y científicos de datos seleccionar un número de clústeres que balancee la complejidad del modelo y la capacidad de generalización, evitando tanto el sobreajuste como el subajuste. El Método del Codo es especialmente útil en algoritmos de agrupamiento como K-means, donde la elección del número de clústeres es crucial para el rendimiento del modelo. Su simplicidad y efectividad lo han convertido en una herramienta popular en la práctica del análisis de datos, facilitando la toma de decisiones informadas sobre la segmentación de datos.
