Web Reference: Aug 17, 2025 · Este artículo introduce K-Means Clustering, un algoritmo esencial del aprendizaje no supervisado, ideal para desarrolladores junior-mid. Explica qué es el clustering, los conceptos clave como centroides e inercia, y cómo elegir el número óptimo de clústeres con el método del codo. El algoritmo K-Means o K-Medias propuesto por Lloyd pretende partir un conjunto de N registros u observaciones en K grupos, de forma que su distancia al centroide de cada grupo sea mínima (o la similitud con respecto al centroide sea máxima). El algoritmo de K-means es una técnica de aprendizaje no supervisado utilizada para agrupar datos en un número predefinido de clusters. El objetivo es minimizar la variación dentro de cada cluster mientras se maximizan las diferencias entre clusters.
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Last Updated: April 5, 2026
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