Descripción: El método de agrupamiento K-medias es una técnica de aprendizaje no supervisado utilizada en el análisis de datos para agrupar un conjunto de objetos en K grupos o clústeres. Este enfoque se basa en la minimización de la varianza dentro de cada clúster, buscando que los elementos dentro de un mismo grupo sean lo más similares posible, mientras que los grupos en sí sean lo más distintos entre sí. El proceso comienza seleccionando K centroides iniciales, que representan el centro de cada clúster. Luego, cada objeto se asigna al clúster cuyo centroide está más cercano, utilizando una medida de distancia, comúnmente la distancia euclidiana. Posteriormente, se recalculan los centroides como el promedio de todos los puntos asignados a cada clúster. Este proceso se repite iterativamente hasta que los centroides ya no cambian significativamente o se alcanza un número máximo de iteraciones. K-medias es valorado por su simplicidad y eficiencia, especialmente en conjuntos de datos grandes, lo que lo convierte en una herramienta popular en el campo del análisis de datos para la segmentación, el análisis de patrones y la reducción de dimensionalidad.
Historia: El método K-medias fue introducido por primera vez en 1957 por el estadístico James MacQueen. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en una de las técnicas más utilizadas en el análisis de datos. A lo largo de los años, se han desarrollado diversas variantes y mejoras del algoritmo original, incluyendo métodos para determinar el número óptimo de clústeres y técnicas para manejar datos no lineales.
Usos: K-medias se utiliza en diversas aplicaciones, como segmentación de clientes en marketing, análisis de imágenes, compresión de datos y detección de anomalías. Su capacidad para agrupar grandes volúmenes de datos lo hace especialmente útil en el ámbito del análisis de datos, donde se requiere un análisis eficiente y efectivo.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-medias es su uso en la segmentación de clientes de una tienda en línea, donde se agrupan a los usuarios según sus comportamientos de compra. Otro caso es en el análisis de imágenes, donde se puede utilizar para identificar diferentes regiones en una fotografía, como el cielo, el agua y la tierra.
