Descripción: La varianza K-medias es una medida de dispersión que se utiliza en el contexto del algoritmo de agrupamiento K-medias, el cual busca dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres. Esta varianza se calcula evaluando la distancia de cada punto de datos a su centroide correspondiente dentro de cada clúster. Cuanto menor sea la varianza, más compactos y homogéneos serán los clústeres, lo que indica que los puntos de datos están más cercanos entre sí. La varianza K-medias es fundamental para evaluar la calidad del agrupamiento, ya que permite determinar si los clústeres formados son significativos y útiles para el análisis. En el proceso de optimización del algoritmo, se busca minimizar esta varianza, lo que implica que los clústeres deben ser lo más densos posible. Esta métrica no solo ayuda a validar la efectividad del modelo, sino que también proporciona información sobre la estructura subyacente de los datos, permitiendo a los analistas identificar patrones y relaciones que podrían no ser evidentes a simple vista. En resumen, la varianza K-medias es una herramienta clave en el análisis de datos, especialmente en el ámbito del aprendizaje automático y el análisis de grandes volúmenes de datos, donde la identificación de patrones y la segmentación de datos son esenciales para la toma de decisiones informadas.
