45
2.3.5
K-Nearest Neighbour
M
enurut
Richards dan
Jia
(2006,p p 207-208), salah
satu algoritma k lasifik asi
non-
p
arametrik
y
ang
memilik i
formulasi
statistik
p
aling
sederhana
dan
p
aling
mud ah
diimp lementasikan
ad alah
K-N earest
Neighbour
Classifier
(KNN
Classifier).
K-Nearest
Neighbour Classifier ber asumsi bahwa p iksel-p iksel y ang salin g berdek atan satu sama lain
(dikenal
seb agai
p
iksel-p iksel
bertetangga)
di
dalam feature
space
akan
ter golon g
k
e
dalam
kelas
y
ang
sama.
Dalam
p
roses
klasifikasiny a,
K-Nearest
Neighbour
Classifier
akan
men gukur
jarak
sp ektral (spectral distance) setiap
p
iksel
y
ang
ada
p
ada citra
terhadap
p
iksel-p iksel
y
ang
berada di bawah
daer ah
samp el.
Fungsi diskrimin an K-
Nearest Neighbour Classifier sendiri difor mulasik an sebagai berikut:
…..(2.24)
…..(2.25)
adalah jarak sp ektral suatu nilai p iksel ke nilai p iksel tetanggany a. k
i
meny atakan jumlah
p ksel samp el p ada kelas y ang ke i dan
iksel samp el p ada kelas y ang ke i dan
…… (2.26)
,
dan M
adalah jumlah kelas.
Gambar 2.7 Ilustrasi K-Nearest Neighbor
 |