K Nearest Neighbour. Nearest Neighbour Rule Tersedia beberapa data (x,y) yang terklasifikasi menjadi 2 kelas k = 1 k = 3 Diberikan query point q, titik.

Presentasi berjudul: "K Nearest Neighbour. Nearest Neighbour Rule Tersedia beberapa data (x,y) yang terklasifikasi menjadi 2 kelas k = 1 k = 3 Diberikan query point q, titik."— Transcript presentasi:

1 K Nearest Neighbour

2 Nearest Neighbour Rule Tersedia beberapa data (x,y) yang terklasifikasi menjadi 2 kelas k = 1 k = 3 Diberikan query point q, titik ini akan ditentukan masuk ke kelas mana Menghitung sejumlah k tetangga terdekatnya dan menentukan kelas dari query point tsb dengan majority vote

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

4 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 3NearestNeigbour

5 Data Fisik Mahasiswa Diberikan 2 Kluster Pria dan Wanita Data tinggi dan berat diketahui sbb Tini 155 50 Tino 175 63 Rini 160 55 Rino177 68 Dini 163 52 Dino 176 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 kNN)

6 Buat Grafiknya seperti ini (x merupakan data baru)