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El algoritmo k-means

El algoritmo k-means

K-means es un algoritmo de clasificación no supervisada (clusterización) que agrupa objetos en k grupos basándose en sus características. El agrupamiento se realiza minimizando la suma de distancias entre cada objeto y el centroide de su grupo o cluster. Se suele usar la distancia cuadrática.

El algoritmo consta de tres pasos:

  1. Inicialización: una vez escogido el número de grupos, k, se establecen k centroides en el espacio de los datos, por ejemplo, escogiéndolos aleatoriamente.
  2. Asignación objetos a los centroides: cada objeto de los datos es asignado a su centroide más cercano.
  3. Actualización centroides: se actualiza la posición del centroide de cada grupo tomando como nuevo centroide la posición del promedio de los objetos pertenecientes a dicho grupo.

Se repiten los pasos 2 y 3 hasta que los centroides no se mueven, o se mueven por debajo de una distancia umbral en cada paso.

El algoritmo k-means resuelve un problema de optimización, siendo la función a optimizar (minimizar) la suma de las distancias cuadráticas de cada objeto al centroide de su cluster.

Los objetos se representan con vectores reales de d dimensiones (x1,x2,…,xn) y el algoritmo k-means construye k grupos donde se minimiza la suma de distancias de los objetos, dentro de cada grupo S={S1,S2,…,Sk}, a su centroide. El problema se puede formular de la siguiente forma:minSE(μi)=minS∑i=1k∑xj∈Si‖‖xj−μi‖‖2(1) 

donde S es el conjunto de datos cuyos elementos son los objetos xj representados por vectores, donde cada uno de sus elementos representa una característica o atributo. Tendremos k grupos o clusters con su correspondiente centroide μi.

En cada actualización de los centroides, desde el punto de vista matemático, imponemos la condición necesaria de extremo a la función E(μi) que, para la función cuadrática (1) es ∂E∂μi=0⟹μ(t+1)i=1∣∣S(t)i∣∣∑xj∈S(t)ixj 

y se toma el promedio de los elementos de cada grupo como nuevo centroide.

Las principales ventajas del método k-means son que es un método sencillo y rápido. Pero es necesario decidir el valor de k y el resultado final depende de la inicialización de los centroides. En principio no converge al mínimo global sino a un mínimo local.

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