Descripción: El algoritmo de búsqueda K-vecinos más cercanos (K-NN) es un método de aprendizaje supervisado utilizado para clasificar o realizar regresiones en un conjunto de datos. Su funcionamiento se basa en la identificación de los ‘K’ puntos más cercanos a un punto de consulta dentro de un espacio de características. Este algoritmo no requiere un modelo explícito, lo que significa que no realiza suposiciones sobre la distribución de los datos, lo que lo hace flexible y aplicable a una amplia variedad de problemas. La distancia entre los puntos se puede calcular utilizando diferentes métricas, siendo la distancia euclidiana la más común. K-NN es particularmente útil en escenarios donde la relación entre las características no es lineal y se puede aplicar en tareas como la clasificación de imágenes, la recomendación de productos y la detección de anomalías. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del valor de ‘K’, ya que un valor demasiado bajo puede hacer que el modelo sea sensible al ruido, mientras que un valor demasiado alto puede llevar a una sobre-simplificación de la clasificación. Además, el algoritmo puede ser computacionalmente costoso en conjuntos de datos grandes, ya que requiere calcular la distancia a todos los puntos en el conjunto de entrenamiento para cada predicción.
