Es un algoritmo de clustering no supervisado cuyo objetivo es agrupar los datos de entrada en en K clases distintas. El algoritmo se basa en definir K centroides en el espacio dimensional de los datos de entrada, e iterativamente ajustar sus posiciones. Como resultado se consigue dividir el espacio de los datos en K celdas de Voronoi (uno por centroide), pudiendo asociar cada observación de entrada al centroide más cercano
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