En el agrupamiento K-means, determinar el número óptimo de clusters, K, es una decisión fundamental. Elegir el valor adecuado de K es esencial para descubrir patrones significativos en los datos. Muy pocos clusters pueden simplificar en exceso los datos, mientras que demasiados pueden crear clusters demasiado específicos y menos útiles. Por lo tanto, es importante utilizar métodos que orienten la elección de K.

Una técnica popular para encontrar el K óptimo es la métrica de la suma de cuadrados dentro del grupo (WSS). WSS mide la suma de las distancias al cuadrado entre cada punto de datos y su centroide asignado dentro de un cluster. En esencia, WSS indica cuán compactos son los clusters. Valores bajos de WSS sugieren clusters más ajustados y compactos.

Para utilizar WSS y encontrar el K óptimo, normalmente se siguen estos pasos:

Este codo suele considerarse un fuerte indicador del K óptimo por las siguientes razones:

• Sugiere rendimientos decrecientes: agregar más clústeres más allá del codo no conduce a una mejora sustancial en el WSS, lo que significa que los clústeres no se vuelven significativamente más compactos;

• Equilibra granularidad y simplicidad: el codo suele representar un buen equilibrio entre capturar la estructura esencial en los datos sin sobreajustar ni crear clústeres innecesariamente detallados.

Tenga en cuenta que el método del codo es una heurística. El punto del codo puede no estar siempre claramente definido, y otros factores pueden influir en su elección final de K. La inspección visual de los clústeres resultantes y su conocimiento del dominio son complementos valiosos al método del codo.