La agrupación por cambio medio es un método para agrupar puntos de datos para formar grupos con características similares. Es un proceso iterativo de acercar o alejar puntos de la media, o punto central del grupo, y se utiliza para encontrar modas o patrones en un conjunto de datos. Se puede utilizar en una variedad de aplicaciones, como la segmentación de imágenes y el reconocimiento de objetos.
El algoritmo de cambio medio generalmente comienza inicializando cada punto del conjunto de datos en un grupo diferente. Para cada punto, se calcula la media del grupo que contiene ese punto. Luego, el punto se desplaza hacia la media de ese grupo y el algoritmo itera hasta que el punto ya no se desplaza. El resultado es un conjunto de conglomerados en el que cada punto se encuentra cerca de la media del conglomerado al que se le ha asignado.
La agrupación por cambio de media tiene varias ventajas sobre otros algoritmos de agrupación, como las k-medias y la agrupación jerárquica. En primer lugar, no requiere conocimiento previo de la cantidad de conglomerados en el conjunto de datos, por lo que puede determinar automáticamente la mejor cantidad de conglomerados. En segundo lugar, está determinado en gran medida por cómo se distribuyen los datos y no por suposiciones predeterminadas sobre los conglomerados. Finalmente, no es sensible a valores atípicos y puede manejar grupos no convexos.
Sin embargo, la agrupación por turnos medios no está exenta de desventajas. Es decir, es computacionalmente costoso y es posible que no siempre converja hacia una solución confiable. Además, los parámetros utilizados para crear los clústeres no se pueden controlar directamente.
A pesar de estos inconvenientes, la agrupación por desplazamiento medio es una herramienta útil para analizar grandes conjuntos de datos y puede proporcionar información sobre la estructura de un conjunto de datos que no sería posible descubrir utilizando métodos tradicionales.
