Descripción: El particionamiento K, conocido comúnmente como K-means, es un método de aprendizaje no supervisado que se utiliza para dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres distintos. Este enfoque se basa en la idea de que los datos pueden ser agrupados de manera que los elementos dentro de cada grupo sean más similares entre sí que a los de otros grupos. El algoritmo comienza seleccionando K puntos aleatorios como centros iniciales de los clústeres. Luego, asigna cada punto de datos al clúster cuyo centro está más cercano, utilizando una medida de distancia, generalmente la distancia euclidiana. Posteriormente, se recalculan los centros de los clústeres como el promedio de todos los puntos asignados a cada uno. Este proceso de asignación y recalculo se repite iterativamente hasta que los centros de los clústeres ya no cambian significativamente o se alcanza un número máximo de iteraciones. El particionamiento K es valorado por su simplicidad y eficiencia, lo que lo convierte en una herramienta popular en el análisis de datos, la segmentación de mercado y la compresión de imágenes, entre otros campos. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del número de clústeres K y la presencia de outliers en los datos, lo que requiere un análisis cuidadoso antes de su implementación.
Historia: El algoritmo K-means fue introducido por primera vez por Hugo Steinhaus en 1956, aunque su popularidad creció en la década de 1960 cuando fue formalizado por J. MacQueen en 1967. Desde entonces, ha sido ampliamente utilizado en diversas aplicaciones de análisis de datos y ha evolucionado con el tiempo, incorporando mejoras y variaciones que abordan sus limitaciones originales.
Usos: El particionamiento K se utiliza en una variedad de campos, incluyendo la segmentación de clientes en marketing, la compresión de imágenes, el análisis de patrones en datos biomédicos y la agrupación de documentos en minería de texto. Su capacidad para identificar patrones y estructuras en grandes conjuntos de datos lo convierte en una herramienta valiosa en el análisis exploratorio de datos.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de K-means es en la segmentación de clientes, donde una empresa puede agrupar a sus clientes en diferentes clústeres basados en sus comportamientos de compra. Otro ejemplo es en la compresión de imágenes, donde el algoritmo puede reducir el número de colores en una imagen al agrupar colores similares, lo que resulta en un archivo más pequeño sin una pérdida significativa de calidad visual.
