Inmersion localmente lineal (LLE) es una tecnica de reduccion de dimension no lineal que permite conservar la geometria local del espacio de alta dimension, al realizar una inmersion de los datos a un espacio de baja dimension. El algoritmo posee 3 parametros libres que deben ser definidos por el usuario al momento de realizar la inmersion: el numero de vecinos mas cercanos k, la dimension de salida de los datos m y el parametro de regularizacion a. Este ultimo solo es necesario determinarlo cuando el numero de vecinos elegido es mayor que la dimension original de los datos, o cuando los puntos (datos) no estan ubicados en posicion general, pero juega un papel muy importante en el resultado de la inmersion. En este trabajo se propone un par de criterios que permiten encontrar el valor optimo para los parametros k y a, de manera que se obtenga una inmersion que represente de manera fiel los datos del espacio de entrada. Con el fin de comprobar la eficacia de los criterios propuestos, se realizaron pruebas sobre dos bases de datos artificiales y dos bases de datos reales. Ademas, se realiza una comparacion de los resultados contra metodos encontrados en el estado del arte.