Konsep Algoritma KNN (K-Nearest Neigbors) dan Tips Menentukan Nilai K

Video ini menjelaskan tentang algoritma klasifikasi. Algoritma KNN atau K-Nearest Neigbors merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang paling mudah intrepretasinya. Cara kerja KNN adalah mencari tetangga terdekat sesuai dengan nilai K yang ditentukan. Setelah menentukan nilai K, langkah selanjutnya dalam KNN adalah anda menganalisis mana output tetangga yang mendominasi. Dalam klasifikasi atau prediksi kelas menggunakan algoritma K-Nearest neigbors, anda harus mengingat kata kunci siapa tetangga terdekat andaitulah anda. Parameter penting dalam KNN adalah rumus perhitungan jarak seperti euclidean distance, minkowski, manhattan dll dan bagaimana kita menentukan nilai K atau ketetanggaan yang akan kita pakai. Video ini menjelaskan bagaimana cara menentukan k optimal di KNN. Algoritma KNN disebut juga sebagai algoritma lazy learner karena tidak dilakukan pelatihan tetapi hanya menyimpan data dan ketika dibutuhkan akan diberikan dan dihitung. Ada salah satu kelemahan dalam algoritma KNN yaitu komputasi. Kelebihan dan kelemahan lainnya serta detail tentang algoritma KNN bisa disimak di video ini.
#AlgoritmaKNN #k-nearestneighbor #NilaiK #kelasmayoritas

[@fialiifia]

hallo kak, untuk penjelasan yg distance function ada di video yg mana yaa? terimakasih

[@mahesworol.wicaksono6983]

halo kak, mau bertanya ttg cara menghitung analisis sentimen twt menggunakan knn, ada sosmed yg bisa dihubungi? terimakasih sebelumnya

[@mohammadtowilumuri5454]

Ijin Tanya Menghitung Akurasinya gimana kak, di excel?

[@dedifirmansah]

Mana lebih baik menggunakan metode K-Nearest Neighbor (K-NN) dengan Rapid Miner dalam kasus penentuan keputusan pengambilan jurusan calon siswa sekolah SMA.

[@nunungalimaulana3727]

Tidak ada metode yang paling baik mas, beda dataset bisa saja beda metodenya, lebih baik coba setiap metodenya agar tau mana yang punya akurasi paling baik

[@secretoina]

@@nunungalimaulana3727 kalau untuk analisis sentimen suatu aplikasi dengan data ulasan dari google play cocoknya pakai algoritma apa ya selain naive bayes?

[@LIAFAROKHAH]

thanks for sharing

[@firstkaannyawulandari7501]

halo kak, mau bertanya metode knn ini cocok ga ya digunakan untuk mengklasifikasi penyakit ispa?

[@LIAFAROKHAH]

Cocok cocok saja mba..lebih tepatnya mana yg lebih bagus bisa dilihat dari hasil evaluasinya..contoh misalkan dari akurasinya

[@MarioDani-d5b]

Kak saya ada 200 data testing. Dan sya punya 5 data untuk menentukan Klass . Untuk nila k nya brpa kak yg optimal. Sya coba nilai nya 4.5.6. ga akurat semua

[@LIAFAROKHAH]

pakai algoritma lain, jangan KNN dicoba

[@ericovincentcius4280]

kalo makanan variabel nya apa ??

[@adeherawan158]

Halo kak, mau tanya untuk knn apakah bisa digunakan untuk clustering.?

[@LIAFAROKHAH]

Knn masuk diklasifikasi

[@motelife21]

Jadi Nilai K tidak boleh melebihi dataset ya kak ?

[@LIAFAROKHAH]

tidak boleh , k adalah nilai ketetanggan yang digunakan pertimbangan untuk klasifikasi kasus lebih dekat kemana

[@steirariri4982]

ini semester brp

[@laodeamril6214]

Teh bisa join kerjain project AI KNN?

[@Elfathan77]

Awoakwok matkul baru nih ai😂

[@kpopmusic4841]

hallo ka mau tanya,apakah k-nn bisa menghitung non numerik?

[@LIAFAROKHAH]

Secara natural knn biasanya digunakan untuk numeric, jika categorical dibawah ke knn ,katakanlah dia dicovert jadi boolean 0 dan 1.bbrapa refrence di stackflow bisa tapi klo lebih dari 1 kategori yg non numeric bisa bisa banyak bias.

[@aurora-xz4ny]

@@LIAFAROKHAH hallo kak saya punya beberapa pertanyaan untuk mengerjakan skripsi saya, apakah kakak berkenan membantu kak? mungkin ada social media kakak yg lain yg bisa di hubungi?

[@TeamTRAINIT]

bisa saja, misal knn digunakan untuk klasifikasi kalimat. namun tetap saja, kalimat-kalimat pada dataset diubah menjadi numerik, seperti menggunakan Bag of Word, TF IDF, Word2Vec

[@LIAFAROKHAH]

Betul..thanks