# การใช้งาน K-NN algorithm ในภาษา Python แบบง่ายๆ
K-Nearest Neighbors (K-NN)
เป็นหนึ่งในอัลกอริธึมเรียนรู้ของเครื่องที่ง่ายและมีประสิทธิภาพสูง จากกระบวนการคิดเชิงตรรกะเราสามารถเข้าใจได้ว่า K-NN ค้นหาคำตอบจาก "เพื่อนบ้าน" ที่อยู่ใกล้ที่สุด (Nearest Neighbors) โดยใช้ความคล้ายคลึงในข้อมูล เราจะทำความเข้าใจพื้นฐานของ K-NN และดูตัวอย่างการใช้งานในภาษา Python พร้อมตัวอย่างโค้ดที่ใช้งานได้จริง
K-NN อาศัยหลักการเลือกเลข "k" เพื่อระบุจำนวนของเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดที่จะใช้ในการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น, ถ้าเราเลือก k=3, ระบบจะดูข้อมูล 3 ตัวที่ใกล้ที่สุดในการคาดคะเนประเภทหรือค่าของข้อมูลใหม่ วิธีการเหล่านี้ต้องการการวัดระยะห่างระหว่างตัวอย่างข้อมูล ซึ่งอาจเป็นวิธีการวัดยอดนิยมเช่น ระยะห่าง Euclidean หรือ Manhattan เพื่อคำนวนความใกล้ชิด
ยิ่งไปกว่านั้น K-NN เป็น Non-parametric algorithm คือไม่ต้องสร้างโมเดลที่ซับซ้อนหรือมีพารามิเตอร์กำหนดสำหรับการเรียนรู้ข้อมูล ทำให้เหมาะกับชุดข้อมูลที่มีการกระจายตัวอย่างที่ไม่เป็นไปตามสมมติฐานทางสถิติปกติ
ตัวอย่างที่ 1: การจัดกลุ่มข้อมูล
ในการใช้ K-NN ใน Python เราสามารถใช้ไลบรารี่ที่ชื่อว่า `scikit-learn` ซึ่งมีฟังก์ชันสำหรับ K-NN ที่พร้อมใช้งานอยู่แล้ว สมมติว่าเรามีข้อมูลคุณลักษณะต่างๆ ของดอกไม้และเราต้องการทำการจัดกลุ่ม
ตัวอย่างที่ 2: การคาดคะเนค่า (Regression)
K-NN ไม่ใช่แค่ไว้จัดกลุ่มเท่านั้น แต่ยังใช้สำหรับ Regression ได้ ซึ่งคือการคาดคะเนค่าจากข้อมูล
ตัวอย่างที่ 3: การแยกประเภทรูปภาพ
พิจารณาเตียงเข้าเรียนที่ EPT ที่คุณสามารถฝึก AI ให้รู้จักแยกประเภทของรูปภาพต่างๆ โดยการใช้ K-NN คล้ายกับตัวอย่างด้านบน แต่การทำงานของมันจะเป็นประมวลผลรูปภาพและข้อมูลที่ซับซ้อนกว่า
ในโลกของวิทยาการข้อมูล K-NN มีหลายบทบาท เช่น การวิเคราะห์ลูกค้าสำหรับการจัดเซ็กเมนต์ตลาด, การจำแนกรูปภาพในการวิจัยทางการแพทย์ หรือแม้แต่ในการตรวจสอบการฉ้อโกง ในทุกกรณี K-NN ช่วยให้ทำการตัดสินใจที่ดีขึ้นและเร็วขึ้นโดยอาศัยข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ
การศึกษาโปรแกรมมิ่งนั้นเปิดโอกาสให้คุณเข้าถึงเทคนิคและการประยุกต์ใช้กลยุทธ์ดังกล่าวได้อย่างง่ายดาย ที่ EPT เรามีหลักสูตรที่จะกางเขนทักษะของคุณในแง่มุมนี้ ไม่ว่าจะเป็นการสอนพื้นฐานของ Python ไปจนถึงหลักสูตรวิทยาการข้อมูลขั้นสูงที่ประยุกต์ใช้ K-NN และอัลกอริธึมอื่นๆ ในการแก้ไขปัญหาจากชีวิตจริง พร้อมด้วยการเรียนการสอนที่ใส่ใจและการปฏิบัติเป็นประจำการันตีได้ว่าทุกคนสามารถเข้าใจและนำไปใช้ได้จริง! การเลือกเรียนรู้การเขียนโปรแกรมกับ EPT จะช่วยเปิดโลกทัศน์ใหม่ ๆ และขั้นตอนการเรียนที่สนุกสนาน เรารอคุณอยู่แล้ว! มาเป็นส่วนหนึ่งของการเปลี่ยนโลกด้วยโค้ดของคุณกันเถอะ! 🚀👨💻🌟
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: k-nn_algorithm python machine_learning classification regression scikit-learn k-nearest_neighbors algorithm ai data_analysis
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