Algoritma K-NN (K-Nearest Neighbor)

Wuihhh lama jg ane kgk bikin postingan, kali ini ane pingin kasih penjelasan dikit & link donlot penerapan algoritma K-Nearest Neighbor di web.

Penjelasan singkat apa itu algoritma K-NN (K-Nearest Neighbor)

K-Nearest Neighbor yg biasa disingkat KNN merupakan salah satu algoritma yg digunakan untuk melakukan klasifikasi terhadap objek berdasarkan dari data pembelajaran atau data training yg jaraknya paling dekat dengan objek tersebut.
Seperti namanya Nearest Neighbor (tetangga terdekat) nilai yg dibuat patokan berasal dari hasil perhitungan data training kemudian dilakukan pengurutan dari terbesar ke terkecil. biar tidak bingung gw akan buat menjadi list saja deh :

1. Siapkan dulu data training nya
2. Kemudian tentukan data uji yg akan diprediksi nilai nilainya
3. Kemudian lakukan Normalisasi Data, kalian bisa menggunakan berbagai teknik untuk normalisasi data tentunya setiap teknik menghasilkan perhitungan yg tidak sama tetapi hasil akhir tetaplah sama. Bingung yak 😆 
4. Disini gw menggunakan teknik Normalisasi Data Min Max 
   
5. Setelah itu hitung jarak antara data training dan data uji dengan rumus Jarak Ecludien 
   
6. Lakukan pengurutan hasil perhitungan jarak Ecludien
7. Menentukan atau memetakan berdasar kategori tetangga terdekat
8. Mengambil kesimpulan dari jumlah kategori tetangga terdekat yg lebih banyak (Mirip dgn sistem Voting sih)
9. Selesaii

Ok langsung saja kalian donlot programnya disini

Untuk penjelasan versi video, ini yg ane gunakan, tapi program yg ane buat ini versi yg sederhana, jd  kgk ane kasih perhitungan estimasi. Kalau ada yg request mungkin bisa ane kasih perhitungan utnuk versi estimasi nya. buka link

Silahkan yg pengen kasih kritik dan sarannya ane tunggu 😁.

Thankss all .... 😉

Jika manusia satu dan lainnya bisa dekat karena ada kesamaan dan ada sesuatu yang bisa dishare. Bagaimana cara manusia mendekatkan diri dengan sang pencipta? ~Prof Lang