Calculadora de agrupación de k-medias

Aquí puedes calcular un análisis de clústeres k-means directamente en línea. Solo tienes que copiar tus datos en la tabla de arriba y seleccionar las variables.

Calculadora de k-medias en línea

El método k-Means, desarrollado por MacQueen (1967), es uno de los métodos no jerárquicos más utilizados. Es un método de partición, especialmente adecuado para grandes cantidades de datos.

En primer lugar, se crea una partición inicial con k clústeres (número dado de clústeres).
A continuación, empezando por el primer objeto del primer clúster, se calculan las distancias euclídeas de todos los objetos a todos los centros de los clústeres.
Si se detecta un objeto cuya distancia al centro de gravedad de su propio clúster es mayor que la distancia al centro de gravedad (centroide) de otro clúster, ese objeto se traslada al otro clúster.
Por último, se vuelven a calcular los centroides de los dos clústeres modificados, ya que su composición ha cambiado.
Estos pasos se repiten hasta que cada objeto se encuentra en el clúster con la menor distancia a su centroide (centro del clúster), es decir, hasta alcanzar la solución óptima.

Número óptimo de clústeres

El número de clústeres en el método k-Means debe determinarse antes de empezar y, por tanto, no lo determina el propio método. Pero, ¿cuál es el número óptimo de clústeres en el método k-Means? El método del codo es una forma habitual de determinar el número adecuado de clústeres.

Curva del codo

Cuando quieres calcular un análisis de clústeres, a menudo la gran pregunta es cuántos clústeres debes tomar. ¡El método del codo ayuda con esta pregunta! Con cada nuevo clúster, la variación total dentro de cada clúster es cada vez menor. En el caso extremo, cuando hay tantos clústeres como puntos, el resultado es cero. Sin embargo, en la mayoría de los casos, la reducción de la variación total se hace menor a partir de un determinado punto. Ese punto se utiliza entonces como número óptimo de clústeres.

Escalado de los datos para la agrupación de k-medias

Si las variables consideradas no tienen la misma unidad, a menudo es aconsejable escalar los datos antes del análisis de clústeres.

Calculadora de agrupación de k-medias

¿Por qué usar una calculadora de agrupación de k-medias? Imagina que tienes un conjunto de datos grande con miles de puntos y necesitas segmentarlo de forma eficiente. En lugar de pelearte con código y algoritmos complejos, la calculadora de agrupación de k-medias te ofrece una solución sencilla:

Interfaz fácil de usar: ¿No sabes programar? ¡No hay problema! Navega y úsala con facilidad.
Resultados precisos: aprovecha la potencia de algoritmos avanzados para obtener asignaciones de clúster exactas.
Ahorro de tiempo: ¿por qué dedicar horas a segmentar datos manualmente si puedes hacerlo en minutos?

Características principales

Visualización de datos: obtén una visión clara de cómo se agrupan tus datos con gráficos interactivos.
Método del codo integrado: ¿no sabes cuál es el número óptimo de clústeres? La calculadora aplica el método del codo para sugerir la mejor «k» para tus datos.
Resultados descargables: exporta tus resultados en varios formatos para seguir analizándolos.