Descripción: Las métricas de rendimiento de agrupamiento K-medias se utilizan para evaluar qué tan bien ha funcionado el algoritmo K-medias. Este algoritmo es una técnica de aprendizaje no supervisado que busca dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde cada grupo está formado por elementos que son más similares entre sí que con los de otros grupos. Las métricas de rendimiento son esenciales para determinar la calidad de estos agrupamientos, ya que permiten cuantificar la cohesión interna de los clústeres y la separación entre ellos. Entre las métricas más comunes se encuentran la suma de distancias cuadradas dentro del clúster (inertia), el índice de Silhouette, que mide la distancia entre clústeres, y el coeficiente de Davies-Bouldin, que evalúa la relación entre la distancia entre clústeres y la dispersión dentro de ellos. Estas métricas no solo ayudan a seleccionar el número óptimo de clústeres, sino que también permiten comparar diferentes ejecuciones del algoritmo y ajustar sus parámetros para mejorar los resultados. En resumen, las métricas de rendimiento son herramientas fundamentales para validar y optimizar el proceso de agrupamiento K-medias, asegurando que los resultados sean significativos y útiles para el análisis de datos.
