Algoritma K-nearest neighbor (KNN) adalah salah satu algoritma machine learning yang paling sederhana dan paling populer. Algoritma ini digunakan untuk klasifikasi data dengan cara menghitung jarak antara data baru dengan data-data yang sudah ada. Data yang paling dekat dengan data baru akan digunakan untuk menentukan kelas dari data baru tersebut.
Algoritma klasifikasi adalah algoritma machine learning yang digunakan untuk mengklasifikasikan data ke dalam beberapa kelas. Klasifikasi data adalah salah satu tugas utama dalam machine learning.
Jarak adalah ukuran kedekatan antara dua titik data. Dalam KNN, jarak dapat diukur dengan berbagai cara, seperti euclidean distance, manhattan distance, dan mahalanobis distance.
Data baru adalah data yang belum pernah ada sebelumnya dalam dataset.
Data lama adalah data yang sudah ada dalam dataset.
Kelas adalah kategori yang digunakan untuk mengklasifikasikan data.
KNN adalah metode non-parametric, yang berarti bahwa algoritma ini tidak membuat asumsi apa pun tentang distribusi data yang mendasarinya.
KNN adalah metode lazy learning, yang berarti bahwa algoritma ini tidak membangun model dari data pelatihan. Sebaliknya, algoritma ini hanya menyimpan data pelatihan dan menggunakan data tersebut untuk mengklasifikasikan data baru.
Secara umum, cara kerja KNN adalah sebagai berikut:
Pertama, kita perlu mengumpulkan data pelatihan. Data pelatihan ini terdiri dari data-data yang sudah memiliki kelas.
Kemudian, kita perlu menentukan nilai K. Nilai K adalah jumlah data terdekat yang akan digunakan untuk menentukan kelas dari data baru.
Setelah nilai K ditentukan, kita perlu menghitung jarak antara data baru dengan semua data pelatihan.
Terakhir, kita perlu memilih kelas dari data baru berdasarkan data terdekat. Data yang paling dekat dengan data baru akan digunakan untuk menentukan kelas dari data baru tersebut.
Kelebihan KNN antara lain:
* Mudah dipahami dan diterapkan
* Dapat digunakan untuk berbagai jenis data
* Tidak memerlukan asumsi tentang distribusi data
Kekurangan KNN antara lain:
* Dapat menjadi lambat untuk data yang besar
* Dapat sensitif terhadap outlier
KNN dapat digunakan untuk berbagai jenis tugas klasifikasi, seperti:
* Klasifikasi gambar
* Klasifikasi teks
* Klasifikasi suara
* Klasifikasi video
KNN adalah algoritma klasifikasi yang sederhana namun powerful. Algoritma ini dapat digunakan untuk berbagai jenis data dan tugas klasifikasi.
Apa Itu Algoritma K-nearest Neighbor (knn) dalam video berikut
0 Komentar