Descripción: La minería de datos K-medias es una técnica de agrupamiento que busca dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde cada grupo contiene elementos similares entre sí y diferentes de los elementos de otros grupos. Este método se basa en la minimización de la varianza dentro de cada clúster, lo que significa que los puntos de datos dentro de un mismo grupo están lo más cerca posible del centroide del grupo. La elección del número K es crucial, ya que determina cuántos clústeres se formarán. K-medias es ampliamente utilizado en el análisis exploratorio de datos, permitiendo a los analistas identificar patrones y tendencias en grandes volúmenes de información. Su simplicidad y eficiencia lo convierten en una opción popular en el ámbito del machine learning, especialmente cuando se trabaja con big data. La técnica se implementa a menudo en entornos donde se requiere segmentación, como en el marketing para identificar grupos de consumidores con comportamientos similares, o en biología para clasificar especies basándose en características genéticas. A pesar de sus ventajas, K-medias tiene limitaciones, como la sensibilidad a la elección inicial de los centroides y la dificultad para manejar clústeres de formas no esféricas. Sin embargo, su capacidad para proporcionar una visión general de la estructura de los datos lo hace invaluable en el análisis de grandes conjuntos de datos.
Historia: La técnica K-medias fue introducida por primera vez por el estadístico Hugo Steinhaus en 1956, aunque su popularidad creció significativamente en la década de 1960 cuando se formalizó su uso en el campo de la minería de datos. A lo largo de los años, se han desarrollado diversas variantes y mejoras del algoritmo original, adaptándose a diferentes tipos de datos y necesidades de análisis.
Usos: K-medias se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo segmentación de mercado, análisis de clientes, compresión de imágenes y detección de anomalías. También se aplica en biología para clasificar especies y en la investigación de patrones en datos geoespaciales.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-medias es su uso en plataformas de streaming para recomendar contenido a los usuarios, agrupando a los espectadores con gustos similares. Otro caso es en el análisis de redes sociales, donde se pueden identificar comunidades de usuarios con intereses comunes.
