Laboratorio de Machine Learning: k-NN
Algoritmo k-Nearest Neighbors (k-NN)
El k-NN es un algoritmo de clasificación simple pero poderoso en machine learning. Funciona bajo el principio de que puntos similares tienden a estar cerca unos de otros en el espacio de características.
Cómo funciona k-NN:
- Para clasificar un nuevo punto, el algoritmo busca los k puntos más cercanos en el conjunto de entrenamiento.
- Cuenta cuántos de estos k vecinos pertenecen a cada clase.
- Asigna al nuevo punto la clase más común entre sus k vecinos más cercanos.
En este laboratorio, puedes experimentar con k-NN en un espacio bidimensional, visualizando cómo diferentes configuraciones afectan la clasificación.
Visualización k-NN
Controles
Instrucciones
- Haz clic en el área de trazado o usa "Añadir Punto" para agregar puntos de entrenamiento.
- Los puntos alternarán entre dos clases (rojo y azul).
- Ajusta el valor de k con el deslizador.
- Haz clic en "Clasificar" para ver las regiones de decisión.
- Activa "Clasificación Automática" para ver cambios en tiempo real.
- Usa "Reiniciar" para limpiar el área de trazado.