K-med é um algoritmo de classificação não supervisionada amplamente utilizado para agrupar dados em clusters. Ele funciona encontrando centróides (pontos médios) para cada cluster e, em seguida, atribuindo pontos de dados ao cluster cujo centróide é mais próximo. O "k" em "k-med" refere-se ao número de clusters que o algoritmo deve criar. Esse algoritmo é muito útil na análise de grandes conjuntos de dados, onde pode ser impossível analisar manualmente cada ponto de dados. Os resultados podem ser visualizados em gráficos para ajudar a entender melhor os agrupamentos. É importante notar que o k-med não é um algoritmo determinístico; em outras palavras, os resultados podem variar dependendo das condições iniciais. Portanto, é necessário executar o algoritmo várias vezes e comparar os resultados para obter uma boa representação dos clusters. Em resumo, o k-med é uma ferramenta poderosa para agrupar grandes conjuntos de dados de forma automatizada. Com sua capacidade de encontrar padrões em dados sem a necessidade de supervisão humana, ele pode ajudar a identificar relacionamentos ocultos entre variáveis e facilitar a tomada de decisões.