Descripción: Las variantes de K-Means son diferentes versiones del algoritmo K-Means que modifican su enfoque para mejorar la agrupación de datos en el aprendizaje no supervisado. K-Means es un método popular utilizado para la segmentación de datos, donde el objetivo es dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, minimizando la variación dentro de cada grupo. Sin embargo, el algoritmo original presenta limitaciones, como la sensibilidad a la elección inicial de los centroides y la incapacidad para manejar clústeres de formas no esféricas. Para abordar estas limitaciones, se han desarrollado varias variantes. Por ejemplo, K-Means++ mejora la selección inicial de centroides, lo que conduce a una convergencia más rápida y resultados más precisos. Otras variantes, como K-Medoids y K-Means difuso, permiten una mayor flexibilidad en la asignación de puntos a clústeres, lo que es útil en situaciones donde los datos son ruidosos o tienen superposiciones significativas. Además, existen enfoques que integran técnicas de optimización y algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar aún más la eficacia del agrupamiento. Estas variantes son esenciales en el análisis de datos, ya que permiten a los investigadores y analistas adaptar el algoritmo a las características específicas de sus conjuntos de datos, mejorando así la calidad de los resultados obtenidos.
