Infografis K-Nearest Neighbor (KNN)
Selain SVM , ada metode supervised learning lainnya nih yang cukup akurat juga mengklasifikasikan image yaitu K-Nearest Neighbor (KNN). K-nearest neighbor (KNN) adalah salah satu algoritma supervised learning yang paling sederhana.
Ada fakta menarik nih KNN merupakan algoritma lazy learner, artinya tidak ada proses training model terlebih dahulu. Model KNN "dilatih" saat digunakan untuk memprediksi data baru.
Data input terdiri dari vektor-vektor data dengan label kelas masing-masing. Ketika ada data input baru yang ingin diprediksi, KNN akan mencari K buah data terdekat dengan data input baru tersebut, berdasarkan jaraknya. Jarak diukur menggunakan euclidean distance atau hamming distance.
Dari ke-K tetangga (neigbor) terdekat yang didapatkan, KNN akan melakukan voting kelas mana yang paling banyak muncul. Kelas dengan voting tertinggi itulah yang diprediksi sebagai kelas data input tersebut. Nilai K merupakan hyperparameter yang harus di-tuning agar didapatkan hasil prediksi terbaik.
