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Clasificador K-NN visual

Entiende cómo funciona K-Nearest Neighbors. Dibuja puntos de entrenamiento, haz clic para clasificar nuevos puntos y observa cómo votan los K vecinos más cercanos.

3
Frontera de decisión

Espacio de características

Clic izquierdo para añadir puntos

Clasificación

Predicción
—
Votación de los K vecinos
A
0
B
0
C
0
Vecinos más cercanos

Haz clic en el canvas para clasificar un punto

¿Cómo funciona K-NN?

K-Nearest Neighbors es un algoritmo de clasificación que asigna la clase de un punto basándose en los K puntos de entrenamiento más cercanos. La clase con más "votos" entre los vecinos es la predicción final. Un K pequeño puede causar overfitting, mientras que un K grande puede perder detalles locales.