Descripción: Las técnicas de agrupamiento K-medias se refieren a varios métodos y estrategias utilizados para mejorar el rendimiento del 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 se caracteriza por la cercanía de sus elementos a un centroide específico. El proceso comienza seleccionando K centroides iniciales, que pueden ser elegidos aleatoriamente o mediante métodos más sofisticados. Luego, cada punto de datos se asigna al clúster cuyo centroide está más cercano, y 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. Las técnicas de agrupamiento K-medias son valoradas por su simplicidad y eficiencia, especialmente en conjuntos de datos grandes. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección de K, la escala de los datos y la presencia de outliers. Por lo tanto, se han desarrollado diversas técnicas para optimizar el algoritmo, como la inicialización inteligente de centroides, la normalización de datos y la evaluación de la calidad del agrupamiento mediante métricas específicas. Estas mejoras permiten obtener resultados más precisos y significativos en la segmentación de datos.
Historia: El algoritmo K-medias fue introducido por primera vez en 1957 por el estadístico Hugo Steinhaus y más tarde popularizado por James MacQueen en 1967. Desde entonces, ha evolucionado y se ha convertido en una de las técnicas más utilizadas en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos.
Usos: Las técnicas de agrupamiento K-medias se utilizan en diversas áreas, como segmentación de mercado, análisis de imágenes, compresión de datos y detección de anomalías. Son especialmente útiles para identificar patrones en grandes volúmenes de datos no etiquetados.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-medias es su aplicación en la segmentación de clientes en marketing, donde se agrupan consumidores con comportamientos similares para personalizar ofertas. Otro ejemplo es en la clasificación de imágenes, donde se pueden agrupar píxeles similares para mejorar la compresión de imágenes.
