Descripción: El algoritmo K-Vecinos Más Cercanos Ponderado (KNN ponderado) es una variante del clásico algoritmo K-Vecinos Más Cercanos (KNN), utilizado en el ámbito del aprendizaje supervisado. A diferencia del KNN estándar, que asigna igual importancia a todos los vecinos más cercanos al realizar una predicción, el KNN ponderado asigna pesos a estos vecinos en función de su distancia al punto de consulta. Esto significa que los vecinos más cercanos tienen un mayor impacto en la decisión final que aquellos que están más alejados. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde la proximidad geográfica o la similitud de características son cruciales para la clasificación o regresión. El KNN ponderado puede mejorar la precisión de las predicciones al considerar que los datos más cercanos son más relevantes y, por lo tanto, deben influir más en el resultado. Este enfoque permite una mayor flexibilidad y adaptabilidad en la toma de decisiones, lo que lo convierte en una herramienta valiosa en el análisis de datos y en la construcción de modelos predictivos.
