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K vecino más cercano es un algoritmo de aprendizaje automático supervisado super simple que se puede resolver tanto para problemas de clasificación como de regresión. Aquí hay un ejemplo simple en dos dimensiones para que tengas una mejor comprensión de este algoritmo. Supongamos que queremos clasificar el punto dado en uno de los tres grupos. Para encontrar los k vecinos más cercanos del punto dado, necesitamos calcular la distancia entre el punto dado y los otros puntos. Hay muchas funciones de distancia, pero la euclidiana es la más comúnmente utilizada. Luego, necesitamos ordenar los vecinos más cercanos del punto dado por las distancias en orden ascendente. Para el problema de clasificación, el punto se clasifica por un voto de sus vecinos, luego el punto se asigna a la clase más común entre sus k vecinos más cercanos. El valor de K aquí controla el equilibrio entre el sobreajuste y el subajuste, el mejor valor se puede encontrar con validación cruzada y curva de aprendizaje. Un valor de k pequeño generalmente conduce a un bajo sesgo pero a una alta varianza.
