Memahami Algoritma K-Nearest Neighbors (KNN) dalam Machine Learning **
Pendahuluan: K-Nearest Neighbors (KNN) adalah algoritma machine learning yang sederhana dan efektif untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini bekerja dengan menemukan titik data terdekat dalam dataset pelatihan untuk memprediksi kelas atau nilai target dari titik data baru. Bagian: ① Prinsip Kerja KNN: Algoritma KNN mengklasifikasikan titik data baru berdasarkan kelas mayoritas dari k tetangga terdekatnya. Nilai k adalah parameter yang ditentukan pengguna. ② Menentukan Jarak: Jarak antara titik data dihitung menggunakan metrik jarak seperti Euclidean, Manhattan, atau Minkowski. ③ Memilih Nilai K: Nilai k yang optimal ditentukan melalui validasi silang atau metode pencarian grid. ④ Kelebihan dan Kekurangan KNN: KNN mudah dipahami dan diterapkan, tetapi dapat menjadi lambat untuk dataset besar dan rentan terhadap data outlier. Kesimpulan:** KNN adalah algoritma yang kuat dan serbaguna untuk klasifikasi dan regresi. Algoritma ini mudah dipahami dan diterapkan, tetapi penting untuk memilih nilai k yang optimal dan menangani data outlier.