Descripción: El algoritmo de regresión de K-vecinos más cercanos (KNN) es un método de aprendizaje supervisado que se utiliza para predecir el valor de un punto de datos basándose en los valores de sus K vecinos más cercanos en el espacio de características. Este algoritmo se basa en la idea de que los puntos de datos que están más cerca entre sí tienden a tener características similares. En la práctica, KNN calcula la distancia entre el punto de datos que se desea predecir y todos los demás puntos en el conjunto de datos, seleccionando los K puntos más cercanos. Luego, la predicción se realiza tomando un promedio (en el caso de la regresión) de los valores de esos K vecinos. Una de las características más destacadas de KNN es su simplicidad y facilidad de implementación, lo que lo convierte en una opción popular para tareas de regresión y clasificación. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del valor de K y la métrica de distancia utilizada, así como por la dimensionalidad del espacio de características, lo que puede llevar a problemas de sobreajuste o subajuste. A pesar de sus limitaciones, KNN sigue siendo una herramienta valiosa en el campo del aprendizaje automático, especialmente en situaciones donde se dispone de un conjunto de datos pequeño y se busca una solución rápida y efectiva.
Historia: El algoritmo K-vecinos más cercanos fue introducido por primera vez en 1951 por el estadístico Evelyn Fix y el matemático Joseph Hodges. 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, KNN ha sido objeto de numerosos estudios y mejoras, convirtiéndose en un método fundamental en el campo del aprendizaje supervisado.
Usos: KNN se utiliza en diversas aplicaciones, incluyendo la predicción de precios en el mercado inmobiliario, la clasificación de especies en biología, y la recomendación de productos en sistemas de comercio electrónico. También es común en el análisis de datos y en la detección de anomalías.
Ejemplos: Un ejemplo práctico de KNN es su uso en la predicción de precios de viviendas, donde se analizan características como el tamaño, la ubicación y el número de habitaciones de propiedades similares para estimar el valor de una nueva propiedad. Otro ejemplo es en sistemas de recomendación, donde se utilizan las preferencias de usuarios similares para sugerir productos o servicios.
