Descripción: La Clasificación Basada en Instancias es un enfoque de aprendizaje automático que clasifica nuevas instancias basándose en su similitud con instancias previamente conocidas. Este método se centra en la idea de que las instancias similares tienden a pertenecer a la misma clase. A diferencia de otros algoritmos de clasificación que crean un modelo general a partir de los datos de entrenamiento, la clasificación basada en instancias almacena todos los ejemplos de entrenamiento y realiza la clasificación en tiempo de ejecución. Esto permite que el algoritmo sea altamente flexible y adaptativo, ya que puede ajustarse a nuevas instancias sin necesidad de reentrenar un modelo. Las características principales de este enfoque incluyen la simplicidad en su implementación, la capacidad de manejar datos no lineales y su resistencia al sobreajuste, dado que no se basa en un modelo paramétrico. Sin embargo, también presenta desventajas, como la necesidad de almacenar grandes volúmenes de datos y el tiempo de computación requerido para calcular las distancias entre instancias durante la clasificación. En el contexto general del aprendizaje automático, la Clasificación Basada en Instancias puede ser implementada utilizando técnicas como K-Vecinos Más Cercanos (K-NN), que se basa en la distancia entre puntos en un espacio multidimensional para determinar la clase de una nueva instancia. Este enfoque ha ganado popularidad en diversas aplicaciones, desde la clasificación de imágenes hasta el análisis de texto, gracias a su capacidad para adaptarse a diferentes tipos de datos y problemas de clasificación.
