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Algoritmo k-means: ¿Qué es y cómo funciona?

Tiempo de lectura: 5 min
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¿Te has dado cuenta de lo rápido que crecen nuestros conjuntos de datos? Parece que cada vez hay más y más información para procesar. ¡Es casi como si estuviéramos tratando de beber de una manguera! Pero no te preocupes, para eso existe el algoritmo k-means. Uno de los métodos más utilizados en el campo de la minería de datos y el machine learning para el agrupamiento de información. Si quieres saber de qué trata, sigue leyendo.

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¿Qué es K- means clustering?

El algoritmo k-means es un método de agrupamiento que divide un conjunto de datos en k grupos o clusters. Los datos se agrupan de tal manera que los puntos en el mismo clúster sean más similares entre sí que los puntos en otros clusters.

Del universo de algoritmos de aprendizaje no supervisado, K-means es probablemente el más reconocido. La razón por la que existe este método es porque hoy en día la cantidad total de datos creados, capturados, copiados y consumidos globalmente es de aproximadamente 100 Zettabytes y seguirá creciendo. Con el algoritmo k- means es posible recopilar grandes cantidades de información similar en un mismo lugar, hecho que ayuda a encontrar patrones y hacer predicciones en grandes conjuntos de datos.

Algoritmo k-means: ¿Qué es y cómo funciona? - global data creation

¿Cómo funciona el algoritmo K- means?

Para utilizar el algoritmo K-means, primero se especifica el número de clusters deseados (k). Por ejemplo, al establecer «k» igual a 2, su conjunto de datos se agrupará en 2 grupos, mientras que si establece «k» igual a 4, agrupará los datos en 4 grupos.

Cada grupo está representado por su centro o centroide, que corresponde a la media aritmética de los puntos de datos asignados al grupo. De esta manera, el algoritmo funciona a través de un proceso iterativo hasta que cada punto de datos está más cerca del centroide de su propio grupo que de los centroides de otros grupos, minimizando la distancia dentro del grupo en cada paso.

A continuación detallamos cómo funciona paso a paso el algoritmo K- means:

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  1. Especificar el número de clústers deseados (k): El primer paso es especificar cuántos clúster queremos dividir el conjunto de datos. Este número se denomina k.
  2. Seleccionar k puntos al azar del conjunto de datos como los centroides iniciales de cada clúster: Luego, se eligen k puntos al azar del conjunto de datos para servir como los centroides iniciales de cada clúster. Estos centroides son el punto central o el promedio de cada clúster.
  3. Asignar cada punto del conjunto de datos al cluster cuyo centroide esté más cerca: A continuación, el algoritmo asigna cada punto del conjunto de datos al cluster cuyo centroide esté más cerca. Para hacer esto, se calcula la distancia entre cada punto y cada centroide y se asigna el punto al cluster cuyo centroide tenga la menor distancia.
  4. Recalcular los centroides de cada cluster como la media de todos los puntos del cluster: Una vez que todos los puntos han sido asignados a un cluster, se recalculan los centroides de cada cluster como la media de todos los puntos del cluster. Esto significa que se actualiza la posición del centroide para reflejar la nueva agrupación.
  5. Repetir los pasos 3 y 4 hasta que los centroides de los clusters ya no cambien o hasta que se alcance el número máximo de iteraciones.
Fuente: Real Python

¿Cómo saber qué valor asignar a k?

Cuando defines «k», le estás diciendo al algoritmo cuántos centroides desea, pero ¿cómo sabe cuántos grupos producir?

Hay varias formas de encontrar el valor óptimo de k en el algoritmo k-means:

  1. Usar el método del codo: Una forma común de encontrar el valor óptimo de k es utilizar el método del codo. Para hacerlo, se grafican los valores de k junto con la suma de los errores cuadrados (SSE) para cada valor de k. El SSE es la suma de la distancia de cada punto al centroide de su cluster. A medida que aumenta k, el SSE disminuye, pero a un ritmo cada vez menor. El punto en el que el SSE disminuye más lentamente se conoce como el codo y es el punto óptimo para elegir k.
  2. Utilizar técnicas de validación cruzada: Otra forma de encontrar el valor óptimo de k es utilizar técnicas de validación cruzada, como la validación cruzada de k-fold. Esto implica dividir el conjunto de datos en k subconjuntos y entrenar el algoritmo k-means k veces, cada vez utilizando un subconjunto diferente.
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Cuándo usar la agrupación en clusters K-means

El algoritmo k-means es rápido y fácil de implementar, lo que lo convierte en una opción popular para la agrupación de datos. Sin embargo, tiene algunas desventajas, como la necesidad de especificar el número de clusters de antemano y la sensibilidad a los valores iniciales de los centroides.

Algunas aplicaciones del algoritmo k-means incluyen:

  • Segmentación de clientes: Puede utilizarse para dividir a los clientes en diferentes grupos en función de sus características o comportamientos. Esto puede ser útil para enviar campañas de marketing más personalizadas o para tomar decisiones de negocio.
  • Clasificación de texto: Puede utilizarse para clasificar documentos o artículos en diferentes categorías en función de su contenido.
  • Detección de anomalías: Puede utilizarse para detectar patrones anormales en un conjunto de datos y señalar posibles problemas o errores.

En resumen, el algoritmo k-means es una herramienta útil para la agrupación de datos y el aprendizaje automático. Tiene grandes ventajas y sigue siendo una opción popular para muchos problemas de clasificación.

¿Qué te ha parecido este artículo sobre el algoritmo K-means? ¡Déjanos tu opinión en los comentarios! Si quieres convertirte en un experto en el análisis y la minería de datos, te invitamos a formarte en nuestro Master en Big Data y Data Science. Un programa en el que aprenderás a utilizar las técnicas y herramientas más importantes para manejar grandes volúmenes de datos y aplicar todos los algoritmos de Machine Learning.

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Lorena Ramírez

Periodista apasionada de los entornos digitales y la tecnología. Departamento de Marketing y Comunicación de IEBS Business School Leer más

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