Descripción: La complejidad computacional del algoritmo K-vecinos más cercanos (K-NN) se refiere a la cantidad de recursos computacionales necesarios para ejecutar este algoritmo, que es ampliamente utilizado en tareas de clasificación y regresión. Este algoritmo se basa en la idea de que los puntos de datos similares tienden a estar cerca unos de otros en el espacio de características. La complejidad del K-NN se puede dividir en dos fases principales: la fase de entrenamiento y la fase de predicción. Durante la fase de entrenamiento, el algoritmo simplemente almacena los datos de entrenamiento, lo que implica una complejidad de O(n), donde n es el número de ejemplos en el conjunto de datos. Sin embargo, la fase de predicción es donde la complejidad se vuelve más significativa, ya que para clasificar un nuevo punto, el algoritmo debe calcular la distancia entre este punto y todos los puntos de entrenamiento, lo que resulta en una complejidad de O(n * d), donde d es la dimensionalidad del espacio de características. Esto puede volverse ineficiente con grandes conjuntos de datos y alta dimensionalidad. Para optimizar el rendimiento del K-NN, se pueden emplear técnicas como la reducción de dimensionalidad, el uso de estructuras de datos como árboles k-d o la implementación de algoritmos de búsqueda aproximada, que pueden reducir significativamente el tiempo de búsqueda y mejorar la eficiencia del algoritmo en diversas aplicaciones prácticas.
