Este proyecto tiene como objetivo aplicar técnicas de aprendizaje automatizado para agrupar datos meteorológicos en conjuntos de características similares. Utilizando el algoritmo K-Means, nos proponemos identificar patrones dentro de un conjunto de datos basado principalmente en las temperaturas máximas y mínimas diarias, así como en la velocidad del viento. Esta agrupación puede ayudar a descubrir tendencias y patrones comunes en condiciones climáticas, lo cual es de vital importancia para aplicaciones en meteorología, agricultura y planificación urbana.