Descripción: El algoritmo de K Vecinos Más Cercanos (KNN) es un método de clasificación y regresión que se basa en la idea de que los puntos de datos similares tienden a estar cerca unos de otros en el espacio de características. Este algoritmo clasifica un nuevo punto de datos en función de la mayoría de las clases de sus ‘k’ vecinos más cercanos, donde ‘k’ es un parámetro que el usuario define. KNN 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 es una de sus características más destacadas, ya que no requiere un proceso de entrenamiento complejo, sino que almacena todos los datos de entrenamiento y realiza cálculos de distancia en tiempo real para clasificar nuevos datos. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección de ‘k’ y la escala de las características, lo que puede requerir normalización de los datos. KNN es ampliamente utilizado en aplicaciones de reconocimiento de patrones, sistemas de recomendación y análisis de datos, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en el ámbito de las bases de datos y Big Data.
Historia: El algoritmo KNN fue introducido por primera vez en 1951 por el estadístico Evelyn Fix y el matemático Joseph Hodges en un artículo sobre la clasificación de patrones. Desde entonces, ha evolucionado y se ha popularizado en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos, especialmente con el auge de la computación y el análisis de grandes volúmenes de datos en las últimas décadas.
Usos: KNN se utiliza en diversas aplicaciones, como la clasificación de imágenes, el reconocimiento de voz, la detección de fraudes y la segmentación de clientes. También es común en sistemas de recomendación, donde se sugiere contenido a los usuarios en función de las preferencias de otros usuarios similares.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de KNN es su uso en sistemas de recomendación de películas, donde se analizan las calificaciones de los usuarios para sugerir nuevas películas basadas en las preferencias de usuarios similares. Otro ejemplo es en la clasificación de especies de plantas o animales, donde se utilizan características como el tamaño de los pétalos y el color para identificar diferentes especies.
