k-NN (vecinos más próximos)

K-NN (K-Nearest Neighbors) es un algoritmo utilizado en el aprendizaje supervisado dentro del campo del aprendizaje automático. Es una forma no paramétrica de aprendizaje supervisado que, en lugar de hacer suposiciones sobre los datos, se basa en la similitud entre los puntos de datos clasificados. El resultado del algoritmo es una asignación de clase para el punto de datos en cuestión.

K-NN se utiliza a menudo para resolver problemas de clasificación y regresión en los que los algoritmos pueden aprender e identificar patrones en conjuntos de datos. Funciona analizando todos los puntos de datos del conjunto de datos y asignando la etiqueta o el valor numérico adecuado en función de los puntos de datos que más se aproximen a la muestra de interés. Este método de clasificación es útil cuando se desconocen las características de los puntos de datos, ya que entonces es posible medir la distancia entre las observaciones y hacer un cálculo aproximado de la etiqueta de clase.

K-NN también se utiliza en los sistemas de recomendación de muchos sitios web. Funciona evaluando las similitudes de las selecciones anteriores de un usuario dado con las de otros usuarios para hacer recomendaciones sobre los productos que pueden interesar al usuario. Esto permite a los sitios web adaptar los productos y servicios a los intereses de cada usuario.

K-NN es un algoritmo versátil con amplias aplicaciones en ámbitos como el análisis de mercados bursátiles, el reconocimiento facial y la prevención de delitos. Como es muy eficiente y sencillo de entender, lo convierte en un buen punto de partida para una introducción al aprendizaje automático.