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Este articulo resume las contribuciones principales de la tesis con el titulo “K-vecino mas proximos en una aplicacion de clasificacion y prediccion en el Poder Judicial del Peru". En esta tesis se construye un modelo utilizando el metodo de los k-vecinos mas proximos que permite clasificar y predecir las Cortes Superiores de Justicia del Peru. Mediante un analisis descriptivo de datos se excluye la Corte de Lima del estudio. Con las restantes 30 Cortes Superiores, se genera un modelo de tres grupos fundado en clasificacion no supervisada, para ello se deduce la matriz de distancia euclidiana que origina el arbol de clasificacion. Se construye el modelo de clasificacion de tres vecinos mas proximos, con particion y pliegues de validacion cruzada aleatoria, que indica; el modelo de espacio de predictores, el error cuadratico o indice de error que valida el valor optimo de k = 3 vecinos, el error del modelo y el indice global de pronostico que miden la precision o exactitud del modelo encontrado, importancia del predictor, mapas de cuadrantes y tabla de vecinos.

K-Vecino más próximo en una aplicación de clasificación y predicción en el Poder Judicial del Perú