Implementación y comparación del algoritmo de los k vecinos más cercanos (k-NN) con valores locales en k.

Este trabajo se centrará en los problemas de clasificación. El objetivo del mismo es el de implementar el algoritmo de los k vecinos más cercanos (k-NN) pero con un método distinto al original. La idea es obtener un valor local de k para cada ejemplo del conjunto de entrenamiento, éste valor lo obtendremos comprobando el rendimiento de todos los valores de k dentro de un intervalo [kmin, kmax] para cada ejemplo. Una vez que tengamos el valor local de k asociado a cada ejemplo del conjunto de entrenamiento, clasificaremos el conjunto de test mediante k-NN utilizando con cada uno de ellos el valor local de k que tenga asignado el ejemplo más próximo del conjunto de entrenamiento. También realizaremos una comparativa entre éste método y otros conocidos para ver si es mejor.