Fundamentos de K-Means y KNN: Métodos de Agrupamiento y Clasificación en Machine Learning
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Algoritmo K-Means (K-Medias)
Objetivos del K-Means
El K-Means es un método de agrupamiento (clustering) que permite determinar grupos de observaciones con características similares (clústeres). Las observaciones obtenidas deben ser parecidas entre los miembros de un mismo grupo y diferentes de los miembros de otros grupos.
Si encontramos 4 grupos y las observaciones de estos 4 grupos se parecen mucho, realmente tenemos un solo grupo. Nuestro deseo es maximizar la variación interclúster y minimizar la variación intraclúster.
Funcionamiento del K-Means
- Elegir un valor de $k$.
- Seleccionar $k$ objetos en forma arbitraria. Utilizar estos como el conjunto inicial de $k$ centroides.
- Asignar cada observación al grupo con la media más cercana (es