Crespo Díaz, Marcos2023-07-122023-07-122023-07-12https://hdl.handle.net/10115/22605Trabajo Fin de Grado leído en la Universidad Rey Juan Carlos en el curso académico 2022/2023. Directores/as: María Jesús Algar DíazEl algoritmo de K-Means es un conocido algoritmo de análisis clúster que se utiliza en diversas áreas de la ciencia de datos desde mediados del S.XX. Sus fundamentos matemáticos son fácilmente entendibles y muy intuitivos existiendo diversas modificaciones que se le pueden hacer al algoritmo para adaptarlo a diferentes situaciones. Factores como la función de distancia para medir la similitud o el espacio métrico donde habitan los puntos a analizar tienen una gran importancia sobre el resultado de la clusterización. El algoritmo se puede implementar para realizar un estudio comparativo de las distintas variaciones que exponemos y observar bajo qué condiciones se comporta mejor esta técnica.spaCreative Commons Atribución 4.0 Internacionalhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/legalcodeK-MeansCiencia de datosData ScienceDistanciasEspacios métricosEuclídeaManhattanMinkowskiChebysevPythonEstudio comparativoinfo:eu-repo/semantics/studentThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccess