K-Means
K-Means es un algoritmo de clustering no supervisado que agrupa los datos en k clusters predefinidos. Cada punto se asigna al clúster con el centroide más cercano, y los centroides se recalculan de manera iterativa hasta alcanzar la convergencia.
Contexto
Es uno de los algoritmos de segmentación más utilizados en ciencia de datos y aprendizaje automático. Aunque fue propuesto en los años 60, sigue siendo una herramienta fundamental en la exploración de grandes volúmenes de datos por su simplicidad y velocidad.
Ejemplos de uso
- Marketing: segmentación de clientes según hábitos de compra.
- Visión artificial: reducción del número de colores en imágenes.
- Biomedicina: agrupación de muestras genómicas.
Ventajas y limitaciones
- ✅ Rápido y escalable a grandes conjuntos de datos.
- ✅ Fácil de entender e implementar.
- ❌ Muy sensible a valores atípicos.
- ❌ Supone clusters de forma y tamaño similares.
- ❌ Requiere definir k de antemano.
K-Means puede verse como un proceso de organización automática: cada punto busca al grupo que mejor lo representa y, a su vez, los centroides se ajustan hasta encontrar un equilibrio. Este ciclo sencillo pero potente lo convierte en uno de los métodos más extendidos en análisis exploratorio.
Sin embargo, su simplicidad tiene un coste. Si los datos presentan clústeres alargados, con distinta densidad o formas irregulares, el algoritmo falla en capturar la estructura real. Además, es muy dependiente de la inicialización de los centroides: diferentes puntos de partida pueden dar resultados distintos. Para mejorar esto, se suele usar K-Means++, una variante que elige inicializaciones más estables.
A pesar de estas limitaciones, sigue siendo una herramienta valiosa en procesamiento de texto (agrupación de documentos por tema), en biomedicina (clasificación de muestras clínicas), y en aplicaciones industriales donde se necesita rapidez y escalabilidad para manejar millones de registros.
📚 Referencias
- James, G., Witten, D., Hastie, T., Tibshirani, R. (2013). An Introduction to Statistical Learning.
