El agrupamiento K-means clasifica datos no etiquetados de manera no supervisada utilizando características en lugar de categorías predefinidas. La variable K indica el número de grupos o categorías generados. El objetivo es dividir los datos en K clusters distintos y proporcionar la ubicación del centro de masa de cada cluster. Luego, se puede asignar un nuevo punto de datos a un cluster (clase) basado en el centro de masa más cercano. Este método tiene la gran ventaja de eliminar el sesgo humano del análisis. La máquina construye sus propios clusters en lugar de que un investigador lo haga utilizando evidencia empírica en lugar de conjeturas.
¿Qué es el agrupamiento K-means?