Qué es K-means Clustering

K-means Clustering es un algoritmo popular de aprendizaje no supervisado que se utiliza para dividir puntos de datos en K clústeres distintos. Cada clúster se define por su centroide, que es la media de los puntos asignados a ese clúster. El algoritmo asigna iterativamente los puntos de datos al centroide más cercano y recalcula los centroides hasta la convergencia.

El proceso comienza seleccionando aleatoriamente K centroides iniciales. Luego, cada punto de datos se asigna al clúster representado por el centroide más cercano. Después de que todos los puntos se asignan, los centroides se actualizan calculando la media de todos los puntos en cada clúster. Este proceso se repite hasta que los centroides ya no cambian significativamente o se alcanza un número máximo de iteraciones.

K-means se utiliza ampliamente en diversos campos, como segmentación de mercado, análisis de redes sociales y procesamiento de imágenes. Sin embargo, tiene limitaciones, como la sensibilidad al lugar inicial de los centroides y la dificultad para manejar clústeres no esféricos. A medida que aumentan los volúmenes de datos, K-means puede evolucionar combinándose con otros algoritmos para formar soluciones de agrupamiento más robustas.