Descripción: El clasificador de K-vecinos más cercanos (KNN) es un método de clasificación que asigna una clase a un punto de datos basado en los K vecinos más cercanos de un conjunto de datos previamente etiquetados. Este enfoque se basa en la idea de que los puntos de datos similares tienden a estar cerca unos de otros en el espacio de características. En el contexto de KNN, un ‘vecino’ se refiere a otros puntos de datos que están más cercanos al punto de interés. Este método es no paramétrico, lo que significa que no hace suposiciones sobre la distribución de los datos, lo que lo hace versátil para diferentes tipos de problemas de clasificación. KNN se utiliza comúnmente en aplicaciones de aprendizaje automático y minería de datos, donde la clasificación precisa es crucial. La simplicidad del algoritmo, junto con su capacidad para manejar datos de alta dimensión, lo convierte en una opción popular entre los científicos de datos. Sin embargo, su rendimiento puede verse afectado por la elección del número de vecinos (K) y la métrica de distancia utilizada, lo que requiere una cuidadosa selección y validación para obtener resultados óptimos.
