Descripción: El concepto de ‘K-Más Cercano’ se refiere a un método utilizado en el análisis de datos y aprendizaje automático, donde se busca identificar los ‘K’ puntos más cercanos a un punto de consulta dentro de un conjunto de datos. Este enfoque es fundamental en algoritmos como K-Vecinos Más Cercanos (K-NN), que se basa en la premisa de que los puntos cercanos en un espacio de características tienden a compartir propiedades similares. La técnica se basa en la distancia, que puede ser calculada utilizando diversas métricas, como la distancia euclidiana o la distancia de Manhattan. La elección de ‘K’, el número de vecinos a considerar, es crucial, ya que un valor muy bajo puede hacer que el modelo sea sensible al ruido, mientras que un valor muy alto puede llevar a un sobreajuste. Este método es ampliamente utilizado en clasificación, regresión y detección de anomalías, lo que lo convierte en una herramienta versátil en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos.
