การแนะนำการใช้งาน K-NN Algorithm ในภาษา C พร้อมตัวอย่าง Code
คุณผู้อ่านที่รักทุกท่าน หากคุณกำลังมองหาความรู้เกี่ยวกับการใช้งานอัลกอริทึม K-Nearest Neighbor (K-NN) ในภาษา C วันนี้คุณมาถูกที่แล้ว! ในบทความนี้ เราจะมาดำดิ่งไปกับการใช้งาน K-NN ที่มักนำไปประยุกต์ใช้ในงานด้าน Machine Learning และ Data Mining เพื่อประมวลผลเชิงลึกกับข้อมูลหลากหลายประเภท ไม่ว่าจะเป็นการจำแนกประเภท (Classification) หรือการทำนาย (Prediction)
อัลกอริทึม K-NN ทำงานอย่างไร?
K-NN คือหนึ่งในอัลกอริทึมการจำแนกประเภทที่เรียบง่ายที่สุด จะเริ่มจากการรับข้อมูลจำนวนมากที่ได้ทำการจัดหมวดหมู่ไว้ล่วงหน้า (Training Data) และเมื่อเรามีข้อมูลใหม่ที่ต้องการทำการจำแนก (Testing Data) อัลกอริทึม K-NN จะเปรียบเทียบข้อมูลใหม่นี้กับข้อมูลใน Training Data โดยคิดระยะทาง (distance metrics อย่างเช่น Euclidean distance) ระหว่างจุดข้อมูลใหม่กับจุดข้อมูลทั้งหมดที่มีอยู่ เพื่อหา 'K' จุดที่ใกล้กับข้อมูลใหม่ที่สุด ต่อจากนั้นจะทำการ "โหวต" หมวดหมู่โดยพิจารณาจากหมวดหมู่ของจุดข้อมูลเหล่านั้น และข้อมูลใหม่จะถูกจัดไปยังหมวดหมู่ที่ได้รับโหวตมากที่สุด
ตัวอย่าง Use Case ในโลกจริง
1. การใช้งานในภาคธุรกิจ เช่น การทำนายพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า ด้วยการวิเคราะห์ลูกค้าที่มีลักษณะคล้ายคลึงกัน
2. ในด้านการแพทย์ เพื่อจำแนกว่าเซลล์ที่ตรวจพบเป็นเซลล์ปกติหรือเซลล์มะเร็ง
3. การจำแนกเอกสารหรือการจัดหมวดหมู่บทความตามเนื้อหาหรือหัวข้อ
ตัวอย่าง Code ในภาษา C
ตัวอย่างที่ 1: การกำหนดค่า K และการคำนวณระยะทาง
Tag ที่น่าสนใจ: k-nn_algorithm c_programming machine_learning data_mining classification prediction euclidean_distance use_case business customer_behavior healthcare cell_classification document_categorization code_example k-value distance_calculation
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com