Algoritmo de Vecindad Local

Es un método que clasifica o agrupa datos basándose en su proximidad en un espacio de características.

Utiliza distancias métricas, como la euclidiana o manhattan, para medir la similitud entre puntos de datos.

Comúnmente empleado en técnicas como los algoritmos de k-vecinos más cercanos (k-NN).

Es versátil en su aplicación para problemas de clasificación y regresión.

Requiere de un proceso intensivo de cálculo en conjuntos de datos grandes debido a la comparación directa entre los puntos.

La selección adecuada del número de vecinos (k) es crucial para su rendimiento y exactitud.

No realiza ningún modelado explícito de la relación subyacente entre las características.

Funciona mejor cuando los datos están balanceados y correctamente escalados.

Es fácil de implementar y entender, pero puede ser sensible al ruido en los datos.

Muy útil como modelo base o punto de partida en diversos proyectos de aprendizaje automático.