O que é K-means Clustering

K-means Clustering é um algoritmo popular de aprendizado não supervisionado usado para particionar pontos de dados em K clusters distintos. Cada cluster é definido por seu centróide, que é a média dos pontos atribuídos a esse cluster. O algoritmo atribui iterativamente os pontos de dados ao centróide mais próximo e recalcula os centróides até a convergência.

O processo começa com a seleção aleatória de K centróides iniciais. Cada ponto de dados é então atribuído ao cluster representado pelo centróide mais próximo. Após todos os pontos serem atribuídos, os centróides são atualizados calculando a média de todos os pontos em cada cluster. Esse processo se repete até que os centróides não mudem significativamente ou até que um número máximo de iterações seja atingido.

K-means é amplamente utilizado em várias áreas, como segmentação de mercado, análise de redes sociais e processamento de imagens. No entanto, possui limitações, como a sensibilidade à colocação inicial dos centróides e a dificuldade em lidar com clusters não esféricos. À medida que os volumes de dados aumentam, o K-means pode evoluir combinando-se com outros algoritmos para formar soluções de clustering mais robustas.