K-means es un algoritmo de agrupamiento utilizado en el aprendizaje no supervisado. Su objetivo es organizar un conjunto de datos en K clústeres (donde K es un número predefinido) basándose en la similitud entre las observaciones. El algoritmo comienza asignando K centroides de manera aleatoria y luego asigna cada punto de datos al centroide más cercano. Los centroides se recalculan repetidamente y los puntos se reasignan a los centroides más cercanos hasta alcanzar la convergencia. Se usa ampliamente en tareas como la segmentación de clientes, la clasificación de texto y el procesamiento de imágenes.
Aplicaciones del Algoritmo K-means
- Segmentación de Clientes:
- Agrupar clientes en base a características comunes para marketing dirigido.
- Compresión de Imágenes:
- Reducir el número de colores en una imagen representando colores similares con el mismo valor.
- Agrupación de Documentos:
- Organizar documentos en grupos según su contenido y similitud.
- Análisis de Patrones:
- Detectar patrones en datos biométricos, como huellas dactilares o datos genéticos.
