Descripción: El Clasificador de Centroides Más Cercanos es un algoritmo de clasificación que asigna una clase a una muestra en función de la distancia a los centroides de las clases previamente definidas. Este método se basa en la idea de que los datos de una misma clase tienden a agruparse en torno a un punto central, conocido como centroide. Para cada clase, se calcula el centroide, que es el promedio de todas las muestras que pertenecen a esa clase. Cuando se presenta una nueva muestra, el clasificador calcula la distancia entre esta muestra y cada uno de los centroides de las clases. La clase cuyo centroide esté más cercano a la muestra se asigna como la clase de la muestra. Este enfoque es intuitivo y fácil de implementar, lo que lo convierte en una opción popular en el ámbito del aprendizaje automático. Además, su simplicidad permite que sea escalable y eficiente, especialmente en conjuntos de datos grandes, lo que lo hace adecuado para aplicaciones en diversas áreas del análisis de datos. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la presencia de ruido en los datos y la elección de la métrica de distancia utilizada, siendo la distancia euclidiana la más común. En resumen, el Clasificador de Centroides Más Cercanos es una herramienta valiosa en el arsenal de técnicas de clasificación, especialmente en contextos donde la interpretabilidad y la eficiencia son cruciales.
