X-Means (Algoritmo de clustering basado en K-Means)

Es un algoritmo de clustering jerárquico que extiende el enfoque de K-Means al permitir la determinación automática del número óptimo de clusters en un conjunto de datos.

Basado en la inicialización clásica de K-Means, utiliza criterios adicionales, como el Information Criterion (IC), para evaluar si dividir aún más un cluster mejora la calidad de la agrupación.

Itera dinámicamente ajustando el número de clusters y evalúa decisiones en función de métricas estatísticas y la reducción de varianza dentro de cada agrupación.

Resulta particularmente útil en escenarios donde el número de grupos no se conoce de antemano, proporcionando una mayor adaptabilidad respecto al algoritmo clásico.

Tiene aplicaciones prácticas en áreas como el análisis de datos, la segmentación de clientes y la identificación de patrones en grandes volúmenes de información.