### 4.3 K-nearest-neighbor

IdeK-nearest-neighbor(KNN) adalah mengelompokkan data ke kelompok
yang memiliki sifat termirip dengannya [28]. Hal ini sangat mirip denganK _mean_ s.
Bila K- _mean_ s digunakan untuk _clustering_, KNN digunakan untuk
klasifikasi. Algoritma klasifikasi ini disebut juga algoritma malas karena tidak
mempelajari cara mengkategorikan data, melainkan hanya mengingat data
yang sudah ada.^2 Pada subbab 4.2, kita telah mengelompokkan data orang
kaya menjadi dua kelompok.
KNN mencariK _feature vector_ dengan sifat termirip, kemudian mengelompokkan
_data_  baru ke kelompok _feature vector_ tersebut. Sebagai ilustrasi mudah,
kita lakukan klasifikasi algoritma KNN denganK= 3 untuk data baru
{rich=no,intelligent=yes,good looking=yes}. Kita tahu pada subbab
sebelumnya bahwa kelompok satuk 1 ={id 1 ,id 2 ,id 3 ,id 5 }dank 2 ={id 4 ,id 6 },
pada Tabel 4.8. _feature vector_ termirip dimiliki oleh data denganid 1 ,id 5 ,id 6
seperti diilustrasikan pada Tabel 4.8. Kita dapat menggunakan st _rate_ gi untuk
mengurusi permasalahan ini, misalnya memberikan prioritas memasukkan ke
kelompok yang rata-rata perbedaannya lebih kecil.^3 Dengan st _rate_ gi tersebut,
kita mengklasifikasikan data baru ke kelompok pertama.

(^2) https://sebastianraschka.com/faq/docs/lazy-knn.html
(^3) Silahkan eksplorasi cara lain juga!


```
4.3 K-nearest-neighbor 59
```
```
id perbedaan
1 1
2 3
3 3
4 2
5 1
6 1
```
```
Tabel 4.8: Perbedaan data baru vs data orang kaya
```
