KMeans

1. ¿Qué es el KMeans?

KMeans, o K-Means, es un algoritmo de agrupamiento (clustering) utilizado en aprendizaje no supervisado del Machine Learning para dividir un conjunto de datos en grupos o clústeres. El objetivo del algoritmo es clasificar los datos en «k» grupos, donde «k» es un número predefinido de clústeres que el usuario elige antes de ejecutar el algoritmo, de esa forma el algoritmo buscará dividir los grupos teniendo en cuenta la distancia que tienen los datos entre si. Esto permite estudiar todos los grupos de forma independiente usando como referencia su centroide.

2. ¿Para qué sirve el KMeans?

EL algoritmo de K-Means desempeña un papel vital en la organización y análisis de datos. Su utilidad radica en la capacidad para dividir datos en clústeres significativos, donde cada clúster comparte similitudes internas y difiere de los demás, esto se realiza mediante un cálculo de minimizar la suma de distancias entre cada dato y el centroide de su grupo. Esto facilita la identificación de patrones, segmentación de clientes, y análisis de tendencias en diversas aplicaciones. Por ejemplo, en el caso de su aplicación en el marketing, se pueden agrupar clientes con comportamientos de compra similares, permitiendo estrategias personalizadas, o dividir estos clientes según su relación de ingresos estimados y gasto cierto producto o servicio, ayudando a agrupar los clientes según sus conductas al momento de comprar dicho producto o servicio. En análisis de datos, ayuda a resumir y entender la estructura subyacente de la información. Sin embargo, es crucial elegir adecuadamente el número de agrupamientos (k).

También tenemos otro ejemplo de uso de K-Means en el que se hace uso del algoritmo de Voronoi para tener una visión de cuales serían los limites de los distintos clusters, en el ejemplo se usó este algoritmo como parte del análisis geoespacial. Sin embargo esta forma de uso del K-Means tiene otro tipo de aplicaciones, como es el caso en los campos de la medicina, la seguridad, marketing, entre otros. Todo ello lo abordamos en el artículo «Análisis geoespacial: Kmeans en Python con el algoritmo Voronoi y OpenStreetMap».

3. Ejemplos de KMeans y sus usos.

• Optimización de publicidad.
• Análisis geoespacial.
• Segmentación de datos de usuarios.
• Comparación de grupos de datos.
• Cuantificación y segmentación de imágenes.
• Estudio de comportamiento de grupos.
• Analítica inferencial usando a los grupos como referencia.