El método de los k vecinos más cercanos (en inglés, k-nearest neighbors) es un método de clasificación supervisada (Aprendizaje, estimación basada en un conjunto de entrenamiento y prototipos) que sirve para estimar la función de densidad de las predictorasx por cada clase .
El sistema es un clasificador de peliculas para el usuario segun sus gustos anteriores (data historica), por lo que el sistema tendrá dos modos: Entrenamiento, Prueba. Los datos solicitados de entrada son: Nombre, Clasificacion, Genero, Año y Gusto (Este ultimo solo si esta en modo entrenamiento)
Asimismo, el valor de K tendra que ser impar, como 3,5,7,9, etc y menor o igual a la cantidad de nodos entrenados.
La arquitectura del sistema es una arquitecutra P2P,es decir, un nodo puede ser cliente y servidor a la vez.
- *Algoritmo de Búsqueda KNN ** - A Asterisk Algorithm
- *Peer To Peer ** - P2P
Usamos Git para el versionado.
- Rodrigo Max Lara Camarena
- Rodrigo Max Lara Camarena - Rodrigo Lara
Para poder trabajar con el siguiente proyecto debe de tener conocimientos de desarrollo de algoritmos sobre IA y la construccion de una arquitectura P2P. Asi como tener conocimientos en el lenguaje de programación Go para la construcción de estos.