Pengantar K-Nearest Neighbors (K-NN)
K-NN ing Machine Learning
K-NN minangka algoritma kuat sing digunakake ing machine learning kanggo tugas klasifikasi lan regresi, utamane ing kasus data non-linear lan kompleks. Iku kalebu kulawarga algoritma sinau sing males, tegese ora mbutuhake fase latihan lan mung ngeling-eling conto latihan lan ngenteni nganti kedadeyan anyar kudu diklasifikasikake.
K-NN ing Matematika lan Statistik
Ing matématika lan statistik, K-NN nyakup konsep ukuran jarak, kayata jarak Euclidean, jarak Manhattan, lan jarak Minkowski. Ukuran kasebut digunakake kanggo nemokake tetanggan sing paling cedhak saka titik data utawa conto ing set data tartamtu.
Yayasan Matematika K-NN
K-NN adhedhasar prinsip manawa kedadeyan sing padha cedhak karo siji liyane ing ruang fitur. Ing kene konsep matematika lan statistik nduweni peran penting kanggo mangerteni lan ngetrapake algoritma kanthi efektif.
- Algoritma K-NN
- Telusuri Tetangga sing paling cedhak
- Metrik Jarak
- Fitur Space
Algoritma K-NN
Algoritma K-NN relatif prasaja nanging efektif. Diwenehi conto anyar sing ora dingerteni, algoritma K-NN nggoleki conto K paling cedhak (tanggane) saka set data latihan adhedhasar metrik jarak sing ditemtokake. Kelas mayoritas utawa nilai rata-rata saka tetanggan K iki banjur ditugasake menyang conto sing ora dingerteni kanggo klasifikasi utawa regresi.
Telusuri Tetangga sing paling cedhak
Langkah iki, ing inti saka algoritma K-NN, melu nemokake K tetanggan paling cedhak saka conto anyar. Ing kene, konsep matématika saka metrik jarak dimainake, nemtokake sepira cedhak utawa padha kedadeyan ing ruang fitur. Metrik jarak umum kalebu jarak Euclidean, jarak Manhattan, lan jarak Minkowski.
Metrik Jarak
Pilihan metrik jarak duwe pengaruh sing signifikan marang kinerja algoritma K-NN. Ing istilah matematika, metrik jarak minangka ukuran dissimilarity antarane rong conto. Iku mbantu kanggo nemtokake podho antarane TCTerms data lan èfèktif ngenali tanggi paling cedhak.
Fitur Space
Secara matematis, spasi fitur nggambarake spasi multidimensi ing ngendi saben dimensi cocog karo fitur utawa atribut data sing beda. K-NN makaryakke ing ruang fitur iki kanggo nemtokake jarak kedadean, dadi penting kanggo ngerti konsep matematika konco spasi fitur lan relevansi kanggo algoritma.
Kesimpulan
Kesimpulane, K-nearst neighbors (K-NN) minangka algoritma sing larang regane sing nggabungake konsep matematika, statistik, lan machine learning kanggo nindakake tugas klasifikasi lan regresi. Ngerteni dhasar matematika lan konsep sing ana gandhengane ing statistik lan matématika iku penting kanggo nguwasani aplikasi lan nguwasani potensial ing skenario donya nyata.