Perbedaan K-NN dan K-Means dalam Machine Learning
Machine learning adalah cabang ilmu yang memungkinkan komputer untuk belajar dari data dan membuat prediksi atau keputusan berdasarkan pengalaman.
Dalam machine learning, ada banyak algoritma yang digunakan untuk berbagai tujuan, dan dua di antaranya adalah K-NN (K-Nearest Neighbors) dan K-Means.
Di artikel ini, kita akan membahas perbedaan antara K-NN dan K-Means secara rinci. Yuk, simak!
Perbedaan Algoritma k-NN dan k-Means
1. Tipe Machine Learning
Pertama, perbedaan mendasar antara K-NN dan K-Means adalah tipe algoritma machine learning yang mereka wakili. K-NN adalah sebuah algoritma supervised learning, sedangkan K-Means adalah algoritma unsupervised learning.
Supervised learning adalah ketika kita memiliki data pelatihan yang berisi contoh-contoh dengan label yang sudah ditentukan, dan tujuan dari algoritma ini adalah untuk mempelajari pola dari data tersebut sehingga dapat membuat prediksi pada data baru. Contoh dari supervised learning adalah klasifikasi dan regresi.
Unsupervised learning sebaliknya adalah ketika kita hanya memiliki data tanpa label, dan algoritma harus mengidentifikasi pola atau kelompok data tersebut sendiri. K-Means termasuk dalam kategori ini dan digunakan untuk tugas clustering, di mana data dikelompokkan berdasarkan kemiripan.
2. Tujuan
Kedua, tujuan dari K-NN dan K-Means sangat berbeda. K-NN digunakan untuk klasifikasi atau regresi. Dalam klasifikasi, algoritma ini memprediksi kategori atau label dari suatu data berdasarkan kategori data pelatihan yang serupa. Sedangkan dalam regresi, K-NN memprediksi nilai berkelanjutan berdasarkan nilai-nilai tetangga terdekat.
Sementara itu, K-Means digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok (clusters) yang memiliki kemiripan tertentu. Tujuan utama dari K-Means adalah untuk mengidentifikasi struktur dalam data dan mengelompokkan data ke dalam kelompok berdasarkan kesamaan karakteristik.
3. Learning
Ketiga, terdapat perbedaan dalam proses pembelajaran (learning) antara K-NN dan K-Means. K-NN adalah sejenis "lazy learner", yang berarti algoritma ini tidak melakukan proses pelatihan khusus. K-NN hanya menyimpan data pelatihan dalam memori dan menghitung jarak antara data baru dan data pelatihan saat melakukan prediksi.
Sementara itu, K-Means adalah "eager learner". Ini berarti K-Means memiliki fase pelatihan di mana ia mencoba untuk menemukan pusat-pusat kelompok (cluster centers) yang terbaik untuk data yang diberikan. Fase pelatihan ini disebut juga sebagai fase "clustering".
4. Skala Data
K-NN dan K-Means berbeda dalam cara mereka menangani skala data. K-NN berkinerja lebih baik jika semua data memiliki skala yang sama. Ini karena K-NN menggunakan metrik jarak, dan jika skala data berbeda, hasil jarak antara data dapat menjadi bias.
Sebaliknya, K-Means tidak sensitif terhadap skala data. Algoritma ini hanya berfokus pada kesamaan relatif antara data.
5. Parameter K
Pada K-NN, parameter K adalah jumlah tetangga terdekat yang akan digunakan dalam proses prediksi. Memilih nilai K yang tepat dapat memengaruhi performa K-NN.
Di sisi lain, pada K-Means, parameter utama adalah jumlah cluster (K) yang akan dibentuk. Pemilihan K yang tepat juga menjadi kunci dalam K-Means.
6. Metode Prediksi
K-NN menggunakan metode prediksi berdasarkan mayoritas dari k-neighbors terdekat. Dalam kasus klasifikasi, jika sebagian besar tetangga terdekat adalah kategori tertentu, maka data yang diprediksi akan masuk ke dalam kategori tersebut.
Sedangkan K-Means menggunakan metode prediksi dengan mengalokasikan data baru ke dalam cluster yang memiliki pusat terdekat.
7. Implementasi
K-NN sering digunakan dalam kasus-kasus di mana terdapat data pelatihan yang jelas dengan label, seperti pengenalan pola, klasifikasi teks, dan rekomendasi produk.
K-Means lebih sering digunakan dalam eksplorasi data dan segmentasi pasar, di mana tidak ada label yang jelas, dan tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola alamiah dalam data.
8. Komputasi yang Dibutuhkan
K-NN cenderung lebih komputasi-intensif karena harus menghitung jarak antara data baru dan semua data pelatihan untuk setiap prediksi.
K-Means, meskipun memiliki fase pelatihan yang memakan waktu, namun lebih efisien dalam prediksi setelah fase pelatihan selesai.
Referensi:
Posting Komentar untuk "Perbedaan K-NN dan K-Means dalam Machine Learning"
Komentar SPAM akan disensor. Harap gunakan kalimat yang tidak menjurus pada SARA dan pornografi.