K-Means es un algoritmo de clustering que se utiliza para agrupar datos en grupos homogéneos basados en similitudes. En el contexto de las tendencias de mercado, el algoritmo K-Means puede aplicarse para identificar grupos de activos financieros que exhiben comportamientos similares en términos de precios, volatilidad u otros indicadores.
Una aplicación común de K-Means en tendencias de mercado es el análisis de carteras de inversión. Al aplicar el algoritmo K-Means a un conjunto de datos históricos de precios de activos financieros, los inversores pueden identificar grupos de activos que tienden a moverse juntos en el mercado. Esto puede ayudar a los inversores a diversificar sus carteras de manera más efectiva y tomar decisiones de inversión informadas basadas en las tendencias identificadas por el algoritmo K-Means.
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