Descripción: La selección de características K-medias es una técnica que combina el agrupamiento K-medias con la selección de características para identificar y retener las variables más relevantes en un conjunto de datos. Este enfoque es especialmente útil en el contexto del aprendizaje automático con Big Data, donde la cantidad de características puede ser abrumadora y, a menudo, incluye información redundante o irrelevante. Al aplicar el algoritmo K-medias, los datos se agrupan en clústeres basados en similitudes, lo que permite identificar patrones y relaciones entre las características. Posteriormente, se evalúa la importancia de cada característica en función de su capacidad para diferenciar entre los clústeres formados. Este proceso no solo mejora la eficiencia del modelo al reducir la dimensionalidad, sino que también puede aumentar la precisión al eliminar el ruido y las características menos significativas. La selección de características K-medias es particularmente valiosa en diversos escenarios de análisis de datos, como la minería de datos, el análisis de imágenes y el procesamiento de lenguaje natural, ya que permite a los modelos de aprendizaje automático centrarse en las variables que realmente impactan en el rendimiento del modelo.
