Desplazamiento de centroides

Aprendizaje automático
Procesamiento del lenguaje
Cambio de posición entre los vectores medios de dos grupos, medido dentro de un mismo espacio de representación.
Fecha de última modificación

2 de septiembre de 2026

borrador tecnica actualizada 2 sep 2026

Sinónimos: Centroid shift · Distancia entre centroides

Definición ampliada

El desplazamiento de centroides compara los vectores medios de dos grupos. Cada centroide resume la posición de sus elementos y el cambio puede medirse con distancia euclídea, distancia coseno u otra medida declarada.

La comparación solo es interpretable si ambos grupos están representados por el mismo modelo y en el mismo sistema de coordenadas. Si cambia el embedding, una distancia numérica similar ya no tiene por qué significar lo mismo.

Contexto histórico

El centroide es una noción geométrica que pasó a métodos de agrupamiento como k-means. Con las representaciones distribuidas del lenguaje, el promedio de vectores comenzó a utilizarse como resumen aproximado de palabras y sintagmas [1].

Importancia actual

A fecha de septiembre de 2026, esta medida sirve como estadístico descriptivo para vigilar cambios entre corpus, periodos o condiciones experimentales. No es un benchmark semántico estandarizado: necesita una hipótesis previa, una forma de emparejar los grupos y comprobaciones que expliquen qué produjo el cambio.

Aplicaciones

Generales

  • Comparar el centro de dos colecciones de documentos.
  • Detectar deriva en las representaciones de datos a lo largo del tiempo.
  • Explorar si dos instrucciones desplazan de forma consistente las respuestas.

Sanitarias

  • Señalar cambios en el vocabulario medio de informes entre periodos.
  • Explorar deriva entre cohortes antes de reutilizar un modelo.
  • Comparar grupos de literatura, sin confundir proximidad vectorial con equivalencia clínica.

Limitaciones

  • El promedio oculta subgrupos, dispersión y formas no esféricas.
  • La magnitud depende de la escala y de la métrica elegida.
  • Un desplazamiento pequeño puede acompañar un cambio importante en pocos casos.
  • Si los grupos no están bien emparejados, la comparación carece de referente.
  • La medida describe un cambio; no demuestra su causa ni su importancia clínica.

Ejemplos

Un hospital compara embeddings de informes antes y después de cambiar una plantilla. El centroide se desplaza, pero la inspección revela que la causa es una frase obligatoria añadida a todos los textos, no un cambio en los pacientes.

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Referencias

1.
Mikolov T, Sutskever I, Chen K, Corrado GS, Dean J. Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality. Advances in Neural Information Processing Systems. 2013;26. https://proceedings.neurips.cc/paper/2013/hash/9aa42b31882ec039965f3c4923ce901b-Abstract.html
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