การใช้งาน K-NN algorithm ในภาษา VB.NET แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

# คุณสมบัติของ K-NN Algorithm ในการจำแนกประเภทข้อมูล

ในโลกของการเขียนโปรแกรมและวิทยาการคอมพิวเตอร์, อัลกอริธึม K-Nearest Neighbors (K-NN) เป็นหนึ่งในเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ที่ใช้งานง่ายและมีความเข้าใจง่ายสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการสร้างระบบการจำแนกประเภทหรือการทำนายผลลัพธ์ (classification or regression tasks) จากชุดข้อมูลที่มีอยู่

K-NN ทำงานโดยการดูข้อมูลจำนวน K ที่ใกล้ที่สุด (หรือเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด) เพื่อทำนายประเภทหรือค่าของข้อมูลที่ใหม่ที่เราต้องการทำนายผลลัพธ์ ซึ่งก็หมายความว่า เราไม่จำเป็นต้องสร้างโมเดลที่ซับซ้อนหรือมีการคำนวณทางคณิตศาสตร์อย่างต่อเนื่อง เราเพียงแค่เลือกจำนวน K และชนิดของการวัดระยะทาง (เช่น ยูคลิดีน, แมนฮัตตัน) เพื่อการจำแนกหรือทำนายผล

การใช้งาน K-NN ในภาษา VB.NET

Visual Basic .NET เป็นภาษาโปรแกรมมิ่งที่ใช้ง่ายและเป็นที่นิยมสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันบนพื้นฐานของ Windows การใช้งาน K-NN ใน VB.NET จึงเหมาะสำหรับผู้ที่ทำงานในสภาพแวดล้อมนี้และต้องการใช้งานทางวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data science) หรือการเรียนรู้ของเครื่องในแอปพลิเคชันของตน

ตัวอย่าง CODE 1: การตั้งค่าพื้นฐาน

ก่อนอื่น, สร้างโครงสร้างข้อมูลสำหรับจัดเก็บข้อมูลจุด (point) และประเภท (category):

 Public Class DataPoint
    Public Property Features As List(Of Double)
    Public Property Category As String
End Class

ตัวอย่าง CODE 2: คำนวณระยะทาง

จากนั้น, สร้างฟังก์ชันเพื่อคำนวณระยะทางระหว่างจุด 2 จุด:

 Public Function CalculateDistance(ByVal point1 As DataPoint, ByVal point2 As DataPoint) As Double
    Dim distance As Double = 0.0

    For i = 0 To point1.Features.Count - 1
        distance += Math.Pow(point1.Features(i) - point2.Features(i), 2)
    Next

    Return Math.Sqrt(distance)
End Function

ตัวอย่าง CODE 3: การทำนายผลโดยใช้งาน K-NN

เมื่อเรามีข้อมูลประเภทและฟังก์ชันคำนวณระยะทางแล้ว, เราสามารถพัฒนาฟังก์ชันทำนายผลจากค่า K และข้อมูลใหม่:

 Public Function PredictCategory(ByVal k As Integer, ByVal newPoint As DataPoint, ByVal dataPoints As List(Of DataPoint)) As String
    ' คำนวณระยะทางระหว่างจุดใหม่กับทุกจุดที่มีอยู่
    Dim distances As List(Of KeyValuePair(Of DataPoint, Double)) = dataPoints.
        Select(Function(dp) New KeyValuePair(Of DataPoint, Double)(dp, CalculateDistance(dp, newPoint))).
        OrderBy(Function(kvp) kvp.Value).
        ToList()

    ' เลือก K จุดที่ใกล้ที่สุด
    Dim nearestNeighbors As List(Of KeyValuePair(Of DataPoint, Double)) = distances.Take(k).ToList()

    ' แยกประเภทที่พบบ่อยที่สุดจาก K จุดที่ใกล้ที่สุด
    Dim mostCommonCategory As String = nearestNeighbors.
        GroupBy(Function(n) n.Key.Category).
        OrderByDescending(Function(g) g.Count()).
        First().Key

    Return mostCommonCategory
End Function

Use Case ในโลกจริง

K-NN มีการใช้งานที่หลากหลายในโลกจริง เช่น, หากเราต้องการพัฒนาระบบที่สามารถจำแนกรูปภาพที่ลูกค้าอัปโหลดเข้ามาว่าเป็นสินค้าประเภทไหน, เราสามารถใช้ K-NN โดยการนำรูปภาพที่มีการจำแนกประเภทไว้แล้วและคำนวณความคล้ายคลึงระหว่างรูปภาพใหม่กับข้อมูลที่มีอยู่ เพื่อทำการจำแนกประเภทออกมา

# สรุป

K-NN เป็นอัลกอริธึมที่ทรงพลังอย่างไม่น่าเชื่อในความเรียบง่ายของมัน และการใช้งานใน VB.NET ยิ่งทำให้เป็นทางเลือกที่ดีสำหรับผู้ที่ต้องการประยุกต์ใช้ AI ในภาษาและแพลตฟอร์มที่สะดวกสบาย กับ EPT, เรามองว่าทุกท่านสามารถเป็นไม่เพียงแค่นักพัฒนาซอฟต์แวร์ แต่ยังเป็นนักคิดนักแก้ปัญหาของโลกไซเบอร์ที่ไร้ขอบเขตเช่นกัน!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง