El algoritmo de k-vecinos más cercanos (k-NN) es una técnica de aprendizaje automático utilizada para clasificación y regresión. Funciona identificando los k puntos de datos más cercanos a un punto de consulta en un conjunto de datos. La cercanía se mide generalmente utilizando distancias, como la distancia euclidiana. En la clasificación, el algoritmo asigna la etiqueta más común entre los k vecinos cercanos al punto de consulta. En la regresión, se calcula el promedio de los valores de los vecinos. Este método es simple y efectivo, pero su rendimiento puede verse afectado por la elección de k y la escala de los datos.