Busqueda Rapida del Vecino Mas Cercano

La bsqueda del vecino ms cercano es una tcnica ampliamente usada en problemas de Reconocimiento de Patrones. Cuando la base de datos es grande o la funcin de comparacin es costosa computacionalmente, la bsqueda del vecino ms cercano por fuerza bruta se torna imprctica. Una manera de lidiar con este problema es a travs de los algoritmos de bsqueda rpida del vecino ms cercano. Aunque muchos son los algoritmos propuestos para trabajar en espacios mtricos, poco se ha hecho para el trabajo en condiciones ms generales. Es por esto que en este trabajo se proponen 4 nuevos algoritmos para acelerar la bsqueda del vecino ms cercano en espacios semimtricos finitos dimensionales. Los nuevos algoritmos se basan en 4 teoremas que se proponen y demuestran en el documento. Para evaluar los algoritmos se realizan experimentos numricos con 5 bases de datos reales del repositorio de la Universidad de California en Irvine. Para la mayora de las bases de datos de prueba, los algoritmos propuestos obtienen el vecino ms cercano con menos comparaciones entre objetos que las realizadas por el nico algoritmo propuesto en la literatura para espacios semimtricos finito dimensionales.