Descripción: La búsqueda KNN (K-Nearest Neighbors) se refiere al algoritmo de vecinos más cercanos que se utiliza para clasificación y regresión. Este método se basa en la idea de que los puntos de datos que están cerca unos de otros en el espacio de características tienden a tener etiquetas similares. En su funcionamiento, KNN calcula la distancia entre un punto de consulta y todos los puntos en el conjunto de datos, seleccionando los ‘K’ vecinos más cercanos. La clasificación se realiza mediante un voto mayoritario entre estos vecinos, mientras que la regresión se calcula como el promedio de los valores de los vecinos seleccionados. 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. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del valor de ‘K’ y la escala de las características, lo que requiere una cuidadosa selección y preprocesamiento de los datos. Además, KNN puede ser computacionalmente costoso, especialmente en conjuntos de datos grandes, ya que requiere calcular distancias para cada punto de consulta. A pesar de estas limitaciones, su simplicidad y efectividad en muchos escenarios lo han convertido en una herramienta popular en el campo del aprendizaje automático y la minería de datos.
