🧠 Explorador de Machine Learning

Un viaje interactivo para entender cómo "piensan" los algoritmos. En esta primera colección, exploramos el algoritmo k-Nearest Neighbors (k-NN), desde su concepción espacial más básica hasta el manejo de datos multidimensionales.

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1. Fundamentos en 2D

Descubre cómo la matemática mide la similitud calculando la Distancia Euclidiana en un plano cartesiano tradicional usando solo dos variables (Romance y Acción).

Principiante Espacio 2D
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2. El Engaño Visual (4D)

Descubre por qué tus ojos te mienten. Representamos 4 dimensiones en una pantalla plana usando tamaño y color, demostrando que dos puntos visualmente cercanos pueden estar matemáticamente lejos.

Intermedio Espacio 4D
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3. Gráfico de Radar (4D)

Tratamos a todas las dimensiones por igual. Transforma los datos en polígonos simétricos y observa cómo el algoritmo busca la "forma geométrica" que mejor encaja con tu perfil en tiempo real.

Avanzado Geometría
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