Modelos Basados en Vecinos

En el campo de la inteligencia artificial y el machine learning, se refiere a un enfoque utilizado para clasificación, regresión o cálculos de densidad basados en la proximidad de los datos.

Este método se fundamenta en que instancias similares comparten características comunes y están ubicadas cercanas en un espacio determinado.

El algoritmo más representativo es el *k-Nearest Neighbors* (k-NN), que asigna etiquetas o valores basándose en las características de los *k* vecinos más próximos a un dato en cuestión.

Requiere una métrica de distancia adecuada para medir la cercanía entre los puntos, como la distancia euclidiana, manhattan o coseno, dependiendo del caso de uso.

Suele ser computacionalmente costoso en conjuntos de datos muy grandes porque evalúa distancias con todos los puntos disponibles antes de tomar una decisión.

Tiene la ventaja de ser intuitivo, no requiere de una etapa de entrenamiento explícita y es eficiente en problemas bien estructurados.