Descripción: La Búsqueda K se refiere a la técnica de encontrar los K vecinos más cercanos en un conjunto de datos, un concepto fundamental en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos. Este método se basa en la idea de que los puntos de datos que están más cerca entre sí en un espacio multidimensional comparten características similares. La Búsqueda K se utiliza comúnmente en algoritmos de clasificación y regresión, donde se busca predecir la categoría o el valor de un nuevo punto de datos basándose en la información de sus vecinos más cercanos. La distancia entre los puntos se puede medir utilizando diferentes métricas, como la distancia euclidiana, la distancia de Manhattan o la distancia de Minkowski, dependiendo de la naturaleza de los datos y el problema a resolver. Esta técnica es especialmente útil en diversas aplicaciones tecnológicas donde la interpretación de los datos es crucial, como en sistemas de recomendación, reconocimiento de patrones y análisis de imágenes. La Búsqueda K también se puede implementar en diversas estructuras de datos, como árboles k-d y grafos, lo que permite optimizar la búsqueda y mejorar la eficiencia en conjuntos de datos grandes. En resumen, la Búsqueda K es una herramienta poderosa que permite a los analistas y científicos de datos extraer información valiosa de grandes volúmenes de datos al identificar patrones y relaciones entre ellos.
