Descripción: El modelo de K-Vecinos Más Cercanos (K-NN) es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para tareas de clasificación y regresión. Su funcionamiento se basa en la idea de que los datos similares tienden a estar cerca unos de otros en el espacio de características. En esencia, cuando se desea clasificar un nuevo punto de datos, el modelo busca los ‘K’ puntos más cercanos en el conjunto de entrenamiento y toma decisiones basadas en la mayoría de las clases de esos vecinos o en el promedio de sus valores, en el caso de la regresión. Este enfoque es intuitivo y fácil de implementar, lo que lo convierte en una opción popular para problemas de clasificación. K-NN no requiere un modelo explícito, lo que significa que no hay un proceso de entrenamiento en el sentido tradicional; en su lugar, el modelo almacena todos los datos de entrenamiento y realiza cálculos de distancia en tiempo real cuando se presenta un nuevo dato. Las métricas de distancia más comunes son la distancia euclidiana y la distancia de Manhattan. A pesar de su simplicidad, K-NN puede ser computacionalmente costoso, especialmente con grandes conjuntos de datos, ya que requiere calcular la distancia a todos los puntos de entrenamiento. Sin embargo, su capacidad para adaptarse a diferentes tipos de datos y su eficacia en problemas de clasificación lo han mantenido relevante en el campo del aprendizaje automático.
Historia: El algoritmo K-Vecinos Más Cercanos 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 problemas más complejos. A lo largo de los años, K-NN ha sido objeto de numerosas investigaciones y mejoras, incluyendo la optimización de la búsqueda de vecinos más cercanos mediante estructuras de datos como árboles KD y ball trees.
Usos: K-NN se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo reconocimiento de patrones, clasificación de imágenes, sistemas de recomendación y análisis de datos. Su simplicidad y efectividad lo hacen adecuado para problemas donde la relación entre las características es compleja y no lineal. También se utiliza en la detección de fraudes, diagnóstico médico y análisis de sentimientos en texto.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-NN es su uso en sistemas de recomendación, donde se puede recomendar productos a los usuarios basándose en las preferencias de otros usuarios similares. Otro ejemplo es en la clasificación de imágenes, donde K-NN puede identificar objetos en imágenes basándose en características visuales similares extraídas de un conjunto de datos de entrenamiento.
