Descripción: El KNN Ponderado (K-Nearest Neighbors Weighted) es una variación del algoritmo de K vecinos más cercanos que asigna pesos a los vecinos en función de su distancia al punto de consulta. A diferencia del KNN tradicional, donde cada vecino contribuye de manera uniforme a la predicción, en el KNN Ponderado, los vecinos más cercanos tienen un mayor impacto en la decisión final. Este enfoque permite que el modelo sea más sensible a los datos más relevantes, mejorando así la precisión de las predicciones. La ponderación se puede realizar de diversas maneras, siendo la más común la inversa de la distancia, donde los vecinos más cercanos reciben un peso mayor que aquellos que están más alejados. Esta técnica es especialmente útil en situaciones donde los datos pueden estar desbalanceados o cuando se desea enfatizar la influencia de los ejemplos más cercanos. Además, el KNN Ponderado puede ser adaptado para diferentes tipos de problemas, ya sea clasificación o regresión, lo que lo convierte en una herramienta versátil en el campo del aprendizaje automático. Su implementación es relativamente sencilla y no requiere suposiciones sobre la distribución de los datos, lo que lo hace accesible para una amplia gama de aplicaciones en ciencia de datos e inteligencia artificial.
