Clustering K-Means

Técnica no supervisada utilizada para agrupar datos en varias categorías o clústeres, basándose en la similitud o proximidad entre los puntos de datos.

Las observaciones se distribuyen en torno a "k" centroides, cada uno representando el centro de un clúster específico.

El número de clústeres, representado por "k", debe determinarse previamente, lo cual puede influir en los resultados.

Funciona en un ciclo iterativo que minimiza la distancia entre los puntos y sus centroides asignados, actualizando las posiciones de estos centroides tras cada iteración.

Es ampliamente empleado en diversas aplicaciones como segmentación de clientes, análisis de imágenes y detección de patrones.

Su simplicidad y eficiencia lo convierten en uno de los algoritmos más utilizados en machine learning, especialmente para análisis con grandes conjuntos de datos.

A pesar de su eficacia, depende de varias suposiciones, como que los clústeres sean esféricos y tengan tamaños similares, lo que puede limitar su aplicabilidad en ciertos contextos.