Descripción: K-Nearest Neighbors (KNN) es un algoritmo de aprendizaje automático simple y no paramétrico que se utiliza para tareas de clasificación y regresión. 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. En el caso de la clasificación, KNN asigna una etiqueta a un nuevo punto de datos en función de la mayoría de las etiquetas de sus ‘k’ vecinos más cercanos, donde ‘k’ es un parámetro que el usuario define. Para la regresión, el algoritmo calcula el promedio de los valores de los vecinos más cercanos. KNN es conocido por su simplicidad y facilidad de implementación, lo que lo convierte en una opción popular para principiantes en el campo del aprendizaje automático. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección de ‘k’, la escala de las características y la presencia de ruido en los datos. Además, KNN no requiere un modelo de entrenamiento explícito, ya que simplemente almacena los datos de entrenamiento y realiza cálculos en tiempo real cuando se presenta un nuevo dato. Esto lo hace muy flexible, aunque también puede ser computacionalmente costoso en conjuntos de datos grandes, ya que requiere calcular la distancia entre el nuevo punto y todos los puntos de entrenamiento para determinar los vecinos más cercanos.
Historia: El algoritmo K-Nearest Neighbors fue introducido por primera vez en 1951 por el estadístico Evelyn Fix y el matemático Joseph Hodges como un método para la clasificación de patrones. Sin embargo, su popularidad creció en la década de 1970 con el desarrollo de computadoras más potentes que permitieron su implementación en conjuntos de datos más grandes. A lo largo de los años, KNN ha sido utilizado en diversas aplicaciones, desde reconocimiento de patrones hasta sistemas de recomendación, consolidándose como uno de los algoritmos más utilizados en el aprendizaje automático.
Usos: KNN se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo clasificación de texto, reconocimiento de imágenes, sistemas de recomendación y análisis de datos. En el ámbito médico, se aplica para diagnosticar enfermedades basándose en características de pacientes similares. También se utiliza en marketing para segmentar clientes y en finanzas para predecir tendencias del mercado.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de KNN es su uso en sistemas de recomendación, donde se puede recomendar productos a un usuario basándose en las preferencias de usuarios similares. Otro ejemplo es en el reconocimiento de dígitos escritos a mano, donde KNN puede clasificar imágenes de dígitos basándose en características extraídas de las imágenes.
