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K-means

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

  1. Segmentación de Clientes:
    • Agrupar clientes en base a características comunes para marketing dirigido.
  2. Compresión de Imágenes:
    • Reducir el número de colores en una imagen representando colores similares con el mismo valor.
  3. Agrupación de Documentos:
    • Organizar documentos en grupos según su contenido y similitud.
  4. Análisis de Patrones:
    • Detectar patrones en datos biométricos, como huellas dactilares o datos genéticos.

 

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