Agrupamiento de Vecinos Próximos

Es un método de aprendizaje automático que pertenece al ámbito de los algoritmos no supervisados.

Su objetivo principal es agrupar un conjunto de datos en clústeres organizados según su similitud o proximidad en el espacio de características, permitiendo identificar patrones ocultos o subconjuntos relevantes.

En este enfoque, la métrica de distancia es fundamental, ya que determina cómo se calcula la proximidad entre los puntos de datos, siendo las más comunes la distancia euclidiana, Manhattan o coseno.

Funciona explorando iterativamente los datos para encontrar estructuras inherentes y clasificar puntos que comparten características similares en un mismo grupo, aunque no se usen etiquetas predeterminadas.

Es especialmente útil en tareas como la segmentación de clientes, el análisis de redes sociales, la detección de anomalías y la reducción de dimensiones.

Una ventaja de este enfoque es que no requiere información previa o etiquetada para aprender de los conjuntos de datos.

Sin embargo, uno de sus desafíos es la selección del número óptimo de vecinos o clústeres, un parámetro crucial que puede influir significativamente en los resultados obtenidos.

Normalmente se requiere un proceso de evaluación iterativo y herramientas adicionales como índices de validez de clúster para determinar la configuración adecuada.