Descripción: El clasificador de K-Vecinos Más Cercanos (KNN) es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para la clasificación y regresión de datos. Su funcionamiento se basa en la idea de que los puntos de datos similares tienden a estar cerca unos de otros en el espacio de características. Al clasificar un nuevo punto de datos, KNN busca los ‘k’ vecinos más cercanos en el conjunto de entrenamiento y asigna la clase más común entre ellos. Este enfoque intuitivo y fácil de implementar ha hecho que KNN sea popular en diversas aplicaciones. Sin embargo, su simplicidad también plantea preocupaciones, especialmente en contextos donde la clasificación puede influir en decisiones críticas, como en la selección de candidatos para empleo o en diagnósticos médicos. La sensibilidad del algoritmo a la elección de ‘k’ y a la escala de las características puede llevar a resultados sesgados si no se maneja adecuadamente. Por lo tanto, es esencial considerar las implicaciones del uso de este algoritmo, asegurando que se implementen prácticas justas y transparentes en su aplicación.
