Descripción: La visualización de agrupamiento K-medias implica la representación gráfica de los grupos formados por el algoritmo K-medias. Este algoritmo es una técnica de aprendizaje automático no supervisado que busca dividir un conjunto de datos en K grupos o clústeres, donde cada grupo se caracteriza por su centroide, que es el promedio de las características de los puntos que pertenecen a ese grupo. La visualización de estos clústeres es crucial para entender la estructura de los datos, ya que permite a los analistas identificar patrones, relaciones y la distribución de los datos en el espacio multidimensional. A menudo, se utilizan gráficos de dispersión, donde cada punto representa un dato y se colorea según el grupo al que pertenece, facilitando la identificación visual de los clústeres. Además, la visualización puede incluir líneas que conectan los centroides de los grupos, proporcionando una representación clara de cómo se agrupan los datos. Esta técnica es especialmente útil en contextos donde se manejan grandes volúmenes de datos, ya que ayuda a simplificar la complejidad y a comunicar los hallazgos de manera efectiva. En resumen, la visualización de agrupamiento K-medias no solo mejora la interpretación de los resultados del algoritmo, sino que también potencia la toma de decisiones informadas basadas en datos.
