<jupyter_start><jupyter_text>K-Nearest Neighbor (KNN)--- Algoritma k-Nearest Neighbor adalah algoritma supervised learning dimana hasil dari instance yang baru diklasifikasikan berdasarkan mayoritas dari kategori k-tetangga terdekat.  Tujuan dari algoritma ini adalah untuk mengklasifikasikan obyek baru berdasarkan atribut dan sample-sample dari training data.  Algoritma k-Nearest Neighbor menggunakan Neighborhood Classification sebagai nilai prediksi dari nilai instance yang baru.<jupyter_code>from luwiji.knn import illustration, demo
demo.knn()

# Simulasi KNN berdasarkan 
#parameter jarak dengan tetangga terdekat, banyak hubungan tetangga dan bobot jarak<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Ada beberapa cara untuk menentukan kedekatan jarak dengan tetangga terdekat, salah satunya seperti di bawah ini :<jupyter_code>illustration.knn_distance<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.04719101123595506, 'fraction_numerical': 0.0, 'mean_word_length': 7.327102803738318, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 9, '<?xml version=': 0, '>': 9, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '2', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '499190', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 332, 'n_tokens_neox': 316, 'n_words': 88, 'path': '04 - KNN & Scikit-learn/Part 1 - K Nearest Neighbor Algorithm.ipynb', 'repo_name': 'diazers/Machine_Learning', 'size': '890'}