Pengertian Algoritma KNN & Mengenal Apa Itu Algoritma KNN - Algoritma merupakan langkah-langkah untuk mendapatkan hasil dengan menyelesaikan masalah tertentu. Algoritma yang ada saat ini memiliki banyak metode, salah satunya KNN.
Algoritma KNN (K-Nearest Neighbors) adalah metode untuk melakukan klasifikasi data dengan jarak paling dekat dengan objek. Penjelasan ini memang sangat sulit dimengerti dan dipahami oleh sebagian orang yang membacanya.
Sederhananya, penjelasan algoritma KNN seperti ini. Ketika guru memberikan tugas kelompok dengan pilihan kelompok ada di tangan siswa, Anda atau oranglain pasti akan bertanya terlebih dahulu kepada orang-orang terdekat dengan Anda agar menjadi teman satu kelompok. Keputusan memilih kelompok tetap ada di tangan Anda, apakah akan memilih dengan teman terdekat atau tidak. Biasanya untuk menentukan kelompok akan memilih berdasarkan teman dekat, entah sudah kenal lama atau karena faktor lainnya.
Baca Juga : Kelebihan & Kekurangan Algoritma KNN
Dalam proses algoritma KNN ini, terdapat tahapan-tahapan didalamnya. Ada beberapa tahapan langkah algoritma KNN, yaitu sebagai berikut :
- Memilih faktor tetangga terdekat (k)
- Menghitung eucliden objek terhadap data training
- Mengurutkan hasil perhitungan eucliden secara ascending
- Klasifikasi nearest neighbors berdasarkan nilai (k)
Selanjutnya, data yang telah diklasifikasikan sebelumnya di proyeksikan pada ruang dimensi banyak yang menampung titik-titik c pembelajaran. Klasifikasinya dilakukan dengan cara mencari titik c terdekat dari c-baru. Teknik ini umumnya dilakukan dengan menggunakan rumus jarak Euclidean.
Algoritma KNN ini memiliki konsistensi yang sangat kuat, ketika jumlah data yang mendekati tak terhingga maka akan ada error selama 2 kali muncul.
Tidak ada komentar:
Posting Komentar
Tolong berkomentar dengan sopan dan baik, Terimakasih.