Perbedaan KNN & Radius Neighbors

Pada pembelajaran mesin, terutama dalam masalah klasifikasi dan regresi, K-Nearest Neighbors (KNN) dan Radius Neighbors merupakan dua algoritma berbasis tetangga terdekat (neighbor-based). Keduanya sering digunakan dalam kasus yang membutuhkan pendekatan berbasis jarak untuk menentukan kelas atau nilai target. Meskipun terlihat mirip, terdapat perbedaan penting di antara keduanya dalam cara mereka memilih dan mengevaluasi tetangga. Berikut ini adalah perbandingan dan perbedaan utama antara KNN dan Radius Neighbors.

K-Nearest Neighbors (KNN)

K-Nearest Neighbors adalah algoritma yang menentukan kelas atau nilai target berdasarkan k tetangga terdekat dari sebuah titik data. KNN bekerja dengan cara:

• Memilih k tetangga terdekat: Algoritma KNN mencari k tetangga terdekat dari data uji yang diberikan berdasarkan jarak tertentu (misalnya Euclidean, Manhattan, dll.).
• Menentukan kelas atau nilai target: Setelah tetangga terdekat ditemukan, KNN melakukan prediksi dengan cara:
  • Untuk klasifikasi: Memilih kelas mayoritas dari k tetangga terdekat.
  • Untuk regresi: Menghitung rata-rata nilai target dari k tetangga terdekat.
• Parameter utama: Parameter penting yang memengaruhi KNN adalah k, yang merupakan jumlah tetangga yang dipertimbangkan. Semakin besar nilai k, semakin luas lingkup pengambilan keputusan, namun bisa mengurangi sensitivitas terhadap variasi lokal dalam data.
  

Keuntungan KNN:

• Sederhana: Algoritma yang mudah dipahami dan diimplementasikan.
• Fleksibel: Dapat digunakan baik untuk klasifikasi maupun regresi.
  

Kelemahan KNN:

• Sensitif terhadap nilai k: Pemilihan nilai k yang tidak tepat dapat menghasilkan prediksi yang kurang akurat.
• Waktu komputasi: Untuk dataset besar, pencarian k tetangga bisa menjadi lambat karena perlu menghitung jarak untuk setiap data.

Radius Neighbors

Radius Neighbors berbeda dari KNN dalam cara pemilihan tetangga terdekat. Alih-alih menentukan jumlah tetangga (k), algoritma ini menggunakan radius tetap (r) untuk menentukan tetangga yang dipertimbangkan. Berikut cara Radius Neighbors bekerja:

• Memilih tetangga dalam radius tertentu: Algoritma ini mencari semua tetangga yang berada dalam jarak (r) tertentu dari data uji.
• Menentukan kelas atau nilai target: Sama seperti KNN, setelah tetangga ditemukan, Radius Neighbors melakukan prediksi dengan:
  • Untuk klasifikasi: Menentukan kelas berdasarkan mayoritas dari tetangga dalam radius.
  • Untuk regresi: Menghitung rata-rata nilai target dari tetangga dalam radius tersebut.
• Parameter utama: Radius (r) adalah parameter penting yang menentukan seberapa luas lingkup pengambilan tetangga. Nilai radius yang terlalu kecil bisa membuat jumlah tetangga sedikit atau bahkan tidak ada sama sekali, sementara radius yang terlalu besar dapat menyebabkan overfitting.
  

Keuntungan Radius Neighbors:

• Penanganan kasus data jarang: Radius Neighbors lebih baik dalam menangani data yang tidak memiliki distribusi yang seragam, karena tetangga dipilih berdasarkan radius tetap, bukan jumlah yang tetap.
• Adaptif terhadap distribusi lokal: Dapat lebih sensitif terhadap distribusi lokal data dibandingkan KNN, terutama dalam kasus di mana kepadatan data bervariasi.
  

Kelemahan Radius Neighbors:

• Pemilihan radius yang kritis: Jika radius yang dipilih terlalu kecil, bisa saja tidak ada tetangga yang ditemukan. Sebaliknya, jika terlalu besar, tetangga yang tidak relevan bisa ikut dipertimbangkan.
• Kurang efektif pada dataset besar: Meskipun bisa adaptif, menentukan radius yang tepat di dataset besar dengan distribusi data yang kompleks bisa jadi sulit.
  

Perbedaan Utama KNN dan Radius Neighbors

Berikut adalah ringkasan perbedaan utama antara KNN dan Radius Neighbors:

Kesimpulan

KNN dan Radius Neighbors adalah dua metode yang berfokus pada tetangga terdekat untuk klasifikasi atau regresi. KNN mengandalkan jumlah tetap tetangga, sementara Radius Neighbors menggunakan jarak tetap. Pemilihan algoritma yang sesuai tergantung pada distribusi data serta kebutuhan spesifik dari masalah yang dihadapi. Jika data memiliki kepadatan yang relatif seragam, KNN bisa menjadi pilihan yang baik. Namun, jika kepadatan data bervariasi, Radius Neighbors dapat memberikan hasil yang lebih baik karena menyesuaikan jumlah tetangga sesuai dengan distribusi lokal.