Descripción: Las variantes del algoritmo de agrupamiento K-medias son enfoques modificados del algoritmo original que buscan mejorar la calidad y la eficiencia del proceso de agrupamiento. El algoritmo K-medias clásico se basa en la partición de un conjunto de datos en K grupos, donde cada grupo se define por la media de sus puntos. Sin embargo, este método puede ser sensible a la elección inicial de los centroides y a la presencia de outliers, lo que puede llevar a resultados subóptimos. Las variantes del K-medias abordan estas limitaciones mediante diferentes estrategias. Por ejemplo, el K-medoides utiliza puntos de datos reales como centroides, lo que lo hace menos sensible a los outliers. Otras variantes, como el K-medias difusa, permiten que los puntos pertenezcan a múltiples grupos con diferentes grados de pertenencia, lo que proporciona una mayor flexibilidad en la clasificación. Además, existen enfoques que incorporan técnicas de optimización para mejorar la convergencia del algoritmo, así como métodos que utilizan métricas de distancia adaptativas para ajustar la agrupación a la naturaleza de los datos. Estas variantes son especialmente relevantes en contextos donde la precisión del agrupamiento es crítica, como en la segmentación de mercado, análisis de imágenes y bioinformática, donde los datos pueden ser complejos y multidimensionales.