K Nearest Neighbour Nearest Neighbour Rule Tersedia beberapa
K Nearest Neighbour
Nearest Neighbour Rule Tersedia beberapa data (x, y) yang terklasifikasi menjadi 2 kelas Diberikan query point q, titik ini akan ditentukan masuk ke kelas mana k=1 Menghitung sejumlah k tetangga terdekatnya dan menentukan kelas dari query point tsb dengan majority vote k=3
Matlab • Class = knnclassify(Sample, Training, Group) Class = knnclassify(Sample, Training, Group, k) • Sample : Matrik yang setiap barisnya merupakan titik-titik kueri • Training : Data yang diberikan sebagai calon neighbour dari kueri • Group : Matrik hasil klasifikasi dari Training • k : Berapa nearest neigbour yang akan dihitung. Defaultnya 1. k=3 berarti 3 Nearest Neighbour
Contoh • sample = [. 9. 8; . 1. 3; . 2. 6] • training=[0 0; . 5. 5; 1 1] • group=[3; 2; 1] • Diberikan titik-titik training yang diklasifikasikan sesuai matrik group. Jika ada matrik sample yang tiap barisnya merupakan titik-titik kueri. Bagaimana klasifikasi untuk matrik sample? Gunakan 3 Nearest. Neigbour
Data Fisik Mahasiswa • • Diberikan 2 Kluster Pria dan Wanita Data tinggi dan berat diketahui sbb Tini 155 Tino 175 Rini 160 Rino 177 Dini 163 Dino 176 50 63 55 68 52 78 Tentukan clusterisasi data di atas dengan kmeans. Jika ada data mahasiswa baru sbb Mhs A 175 60 Mhs B 172, 58 Mhs C 159, 55. Masuk ke cluster manakah mahasiswa tsb (gunakan k. NN)
Buat Grafiknya seperti ini (x merupakan data baru)
- Slides: 6