Descripción: El algoritmo de K-vecinos más cercanos (K-NN) es un método de clasificación y regresión que se basa en la proximidad de los puntos de datos en un espacio de características. Este algoritmo clasifica un nuevo punto de datos en función de la mayoría de los vecinos más cercanos, que son los puntos de datos más similares en el conjunto de entrenamiento. La distancia entre los puntos se mide comúnmente utilizando métricas como la distancia euclidiana, aunque se pueden emplear otras métricas según la naturaleza de los datos. K-NN es un algoritmo no paramétrico, lo que significa que no hace suposiciones sobre la distribución de los datos, lo que lo hace versátil y aplicable a una amplia variedad de problemas. Su simplicidad y facilidad de implementación lo convierten en una opción popular para tareas de clasificación, especialmente en escenarios donde se dispone de un conjunto de datos pequeño o moderado. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del valor de K, que determina cuántos vecinos se consideran, así como por la dimensionalidad de los datos, ya que un número elevado de dimensiones puede dificultar la identificación de vecinos cercanos. En resumen, K-NN es un algoritmo fundamental en el campo de la computación y el aprendizaje automático, utilizado para la clasificación y la regresión de datos en diversas aplicaciones.
Historia: El algoritmo K-NN 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 técnicas de aprendizaje automático y la disponibilidad de computadoras más potentes. A lo largo de los años, K-NN ha sido objeto de numerosas investigaciones y mejoras, especialmente en términos de optimización y reducción de la complejidad computacional. En la actualidad, se utiliza ampliamente en diversas áreas, desde la visión por computadora hasta la bioinformática.
Usos: K-NN se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la clasificación de imágenes, el reconocimiento de patrones, la recomendación de productos y la detección de fraudes. En el ámbito de la computación, se aplica para la segmentación de imágenes y la clasificación de píxeles, así como en la creación de sistemas de recomendación que sugieren contenido basado en preferencias similares de otros usuarios.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de K-NN es su uso en sistemas de reconocimiento facial, donde se clasifica una nueva imagen de rostro en función de las imágenes de rostros almacenadas en una base de datos. Otro ejemplo es en la clasificación de especies de plantas, donde se utilizan características como el tamaño de las hojas y la forma de las flores para identificar la especie correcta.
