Descripción: El algoritmo de K vecinos más cercanos ponderados (KNN ponderado) es una variación del clásico algoritmo KNN que asigna pesos a los vecinos en función de su distancia al punto de interés. En lugar de considerar todos los vecinos de manera uniforme, este enfoque otorga mayor relevancia a aquellos que están más cerca, lo que permite una clasificación o regresión más precisa. La idea central es que los puntos más cercanos a un dato nuevo tienen más influencia en la predicción que los más lejanos. Esto se logra mediante una función de ponderación, que puede ser lineal o no lineal, y que ajusta la contribución de cada vecino en función de su distancia. Este método es especialmente útil en situaciones donde la densidad de los datos varía, ya que ayuda a mitigar el impacto de los vecinos lejanos que podrían introducir ruido en el modelo. Además, el KNN ponderado es fácil de implementar y no requiere suposiciones sobre la distribución de los datos, lo que lo convierte en una herramienta versátil en el análisis predictivo. Su simplicidad y efectividad lo han hecho popular en diversas aplicaciones, desde la clasificación de datos hasta la recomendación de productos, donde la proximidad de los datos puede ser un indicador clave de similitud.
