The use of the k nearest neighbor method to classify the representative elements

The use of Statistics in Chemistry has grown significantly with advances in computation. Nowadays it is easier to deal with a large data set and extract relevant chemical information. This paper describes the use of k nearest neighbor method to classify the representative elements as metal or nonmetal according to their periodic properties: atomic radius, ionization energy, electron affinity and electronegativity. The method requires a very simple mathematical background and can be easily performed and understood. The algorithm classifies an object into a distinct class when there are two or more groups of objects of known class and takes into account the distances among the objects. The pedagogical objective is to present an interdisciplinary activity in which Statistics can be used to make comparisons in Chemistry.

ResumenEl uso de la estadística en química ha aumentado mucho con el desarrollo de la computación. Hoy es más fácil trabajar con los datos y extraer importante información química. Este artículo describe el uso del método del k-ésimo vecino más cercano en la clasificación de los elementos representativos conforme sus propiedades periódicas: radio atómico, energía de ionización, afinidad electrónica y electronegatividad. El objetivo pedagógico es presentar una actividad interdisciplinaria en la que la estadística se puede utilizar para hacer comparaciones en química.