K-Nearest Neighbors (k-NN) é um algoritmo usado em aprendizado de máquina e é importante na ciência de dados. É baseado na ideia de aprendizagem baseada em instâncias, com o objetivo de prever a classe de um determinado ponto de dados observando os k-vizinhos mais próximos do ponto de dados.
O algoritmo funciona primeiro medindo a distância entre o ponto de dados fornecido e cada um dos seus k vizinhos mais próximos, o que pode ser feito usando uma variedade de técnicas, como a distância euclidiana. Após o cálculo das distâncias, o algoritmo selecionará os k pontos de dados vizinhos mais próximos e classificará o ponto de dados fornecido com o mesmo rótulo de classe da maioria dos k-NNs.
A vantagem deste algoritmo é que ele é simples de entender e bastante eficiente em termos de poder computacional. Também não requer muito treinamento e os dados não precisam ser apresentados em nenhum formato específico antes de poderem ser usados.
No entanto, existem algumas desvantagens no algoritmo k-NN. Pode ser lento processar grandes conjuntos de dados, pois precisa calcular a distância entre o ponto de dados fornecido e seus vizinhos para cada iteração. Além disso, pode-se observar que o k-NN superajusta os dados de treinamento, pois suas previsões são fortemente dependentes dos pontos de dados mais próximos.
Em resumo, k-Nearest Neighbors (k-NN) é um algoritmo simples e eficaz amplamente utilizado em aprendizado de máquina. Ao medir a distância entre um determinado ponto de dados e seus k vizinhos mais próximos, o k-NN é capaz de fazer previsões com base na classe majoritária desses vizinhos. No entanto, o k-NN também pode ser propenso a superajustar os dados de treinamento e pode ser lento em grandes conjuntos de dados.
