Descripción: La métrica de distancia de K-Vecinos Más Cercanos (KNN) es un método fundamental en el ámbito del aprendizaje automático y la minería de datos, utilizado para calcular la distancia entre puntos en un espacio multidimensional. Esta métrica permite evaluar cuán similares o diferentes son los puntos de datos entre sí, lo que es crucial para clasificar o agrupar datos. Existen diversas métricas de distancia, siendo las más comunes la distancia euclidiana, la distancia de Manhattan y la distancia de Minkowski. La elección de la métrica adecuada puede influir significativamente en el rendimiento del algoritmo KNN, ya que determina cómo se interpretan las relaciones entre los datos. Por ejemplo, la distancia euclidiana mide la longitud del segmento de línea más corto entre dos puntos, mientras que la distancia de Manhattan calcula la suma de las diferencias absolutas de sus coordenadas. La métrica de distancia no solo se aplica en la clasificación, sino también en la regresión y en la detección de anomalías, lo que la convierte en una herramienta versátil en el análisis de datos. En el contexto del aprendizaje automático, la métrica de distancia puede ser utilizada para evaluar la similitud semántica entre palabras o frases, facilitando tareas como la búsqueda de información y la generación de texto coherente.
