Golang

การใช้งาน K-NN algorithm ในภาษา Golang แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

โลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์เต็มไปด้วยแง่มุมที่หลากหลายและน่าตื่นเต้น หนึ่งในนั้นคือการใช้งานของ "Machine Learning" หรือการเรียนรู้ของเครื่องจักร โดย K-NN (K-Nearest Neighbors) เป็นหนึ่งในอัลกอริทึมพื้นฐานและได้รับความนิยมสูงสำหรับงานการจัดหมวดหมู่ (Classification) หรือการทำนาย (Prediction) ในบทความนี้ เราจะสำรวจการใช้งาน K-NN ในภาษา Golang พร้อมทั้งยกตัวอย่างโค้ดและการทำงานที่เป็นอคติ พร้อมด้วย usecase ที่นำไปประยุกต์ใช้ในโลกจริง

ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ K-NN

K-NN เป็นอัลกอริทึมที่เรียบง่ายแต่มีประสิทธิภาพในการทำนายข้อมูล โดยมันจะคำนวณหา 'k' จำนวนของตัวอย่างที่ใกล้ที่สุด และใช้ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อทำนายค่าหรือหมวดหมู่ของข้อมูลที่ต้องการวิเคราะห์ ในการเลือกค่า 'k' นั้นมีความสำคัญมาก ถ้าค่า 'k' ต่ำเกินไปอาจทำให้ผลลัพธ์ได้รับอิทธิพลจาก noise แต่ถ้า 'k' สูงมากๆ อาจทำให้ข้อมูลที่ใกล้เคียงสุดถูกมองข้ามไป

การใช้งาน K-NN ในภาษา Golang

ภาษา Golang หรือ Go นั้นเป็นภาษาที่เน้นความเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพ ซึ่งเป็นที่นิยมในการสร้างระบบที่ต้องการประสิทธิภาพสูง เช่น ระบบ Cloud และ Microservices

ตัวอย่างโค้ด K-NN ที่เรียบง่ายใน Golang

ตัวอย่างที่ 1: การจำแนกประเภท

 package main

import (
	"fmt"
	"sort"
)

type Point struct {
	X, Y  float64
	Class string
}

// ฟังก์ชันวัดระยะห่าง (Euclidean distance)
func distance(a, b Point) float64 {
	diffX := a.X - b.X
	diffY := a.Y - b.Y
	return math.Sqrt(diffX*diffX + diffY*diffY)
}

// ฟังก์ชัน K-NN
func kNN(k int, points []Point, newPoint Point) string {
	sort.Slice(points, func(i, j int) bool {
		return distance(points[i], newPoint) < distance(points[j], newPoint)
	})

	classCount := make(map[string]int)
	for _, point := range points[:k] {
		classCount[point.Class]++
	}

	maxCount := 0
	var maxClass string
	for class, count := range classCount {
		if count > maxCount {
			maxCount = count
			maxClass = class
		}
	}

	return maxClass
}

func main() {
	// สร้างข้อมูลประเภทพื้นฐาน
	points := []Point{
		{X: 2, Y: 3, Class: "A"},
		{X: 5, Y: 4, Class: "B"},
		{X: 9, Y: 6, Class: "A"},
		{X: 4, Y: 7, Class: "B"},
		{X: 8, Y: 1, Class: "A"},
		{X: 7, Y: 2, Class: "B"},
	}

	// จุดข้อมูลใหม่ที่ต้องการทำนาย
	newPoint := Point{X: 5, Y: 5}

	// ใช้ K-NN โมเดลเพื่อทำนาย
	k := 3
	res := kNN(k, points, newPoint)
	fmt.Printf("จุดข้อมูลใหม่ %v นั้นถูกจำแนกเป็นประเภท: %s\n", newPoint, res)
}

ในโค้ดนี้ คำนวณระยะห่างระหว่างจุดใหม่ที่ต้องการทำนายกับจุดที่มีอยู่ แล้วเลือก 'k' จุดที่ใกล้ที่สุด สุดท้ายคำนวณหาหมวดหมู่ที่มีจำนวนมากที่สุดเพื่อทำนายหมวดหมู่ของจุดใหม่

ตัวอย่างที่ 2: การทำนายค่า

 // โค้ดการทำนายค่าถูกละไว้เพื่อให้สอดคล้องกับข้อจำกัดของความยาวข้อความ แต่กระบวนการก็เหมือนกับตัวอย่างที่ 1

ในกรณีการทำนายค่า จะใช้ K-NN ในการคำนวณค่าเฉลี่ยของ 'k' จุดที่ใกล้ที่สุดเพื่อให้ได้การทำนายค่าที่ต้องการ

ตัวอย่างที่ 3: การใช้ K-NN กับข้อมูลหลายมิติ

 // โค้ดของการใช้งาน K-NN กับข้อมูลหลายมิติจะยาวและซับซ้อนขึ้น นี่เป็นเพียงการกล่าวถึงว่ามีก็เพียงพอ

ในโลกจริง ข้อมูลมักจะมีหลายมิติ เราจึงต้องปรับการคำนวณให้สามารถรับมือกับข้อมูลมิติสูงได้ การจำลองสถานการณ์เหล่านี้ในกลุ่มข้อมูลที่มีความซับซ้อนกว่า วิธีการคำนวณระยะห่างก็จะต้องปรับเปลี่ยนตามไปด้วย

Usecase ของ K-NN ในโลกจริง

K-NN มีการประยุกต์ใช้ในหลายด้าน เช่น ในการแนะนำสินค้า (Recommendation systems) โดยการทำนายว่าลูกค้าจะชอบสินค้าประเภทไหน หรือในภาคสุขภาพเพื่อทำนายการวินิจฉัยโรคจากข้อมูลทางการแพทย์ เป็นต้น

สรุป

K-NN เป็นอัลกอริทึมที่ง่ายแต่มีพลังในการทำนายและการจัดหมวดหมู่ข้อมูล เมื่อนำมาประยุกต์ใช้กับภาษา Golang สามารถทำให้การทำงานกับ Machine Learning มีประสิทธิภาพและรวดเร็วยิ่งขึ้น ผู้อ่านที่สนใจในการทำงานพื้นที่นี้อาจพิจารณาเรียนรู้เพิ่มเติมกับเราที่ EPT ที่จะทำให้คุณพร้อมต่อโอกาสใหม่ๆ ในโลกแห่งการเขียนโปรแกรมและ Machine Learning อย่างไม่มีขีดจำกัด!

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

Tag ที่น่าสนใจ: k-nn_algorithm golang machine_learning classification prediction k-nearest_neighbors programming algorithm code_example multi-dimensional_data recommendation_systems healthcare_diagnosis

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM

แผนที่ ที่ตั้งของอาคารของเรา

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

Golang

การใช้งาน K-NN algorithm ในภาษา Golang แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ K-NN

การใช้งาน K-NN ในภาษา Golang

Usecase ของ K-NN ในโลกจริง

สรุป

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

Golang

การใช้งาน K-NN algorithm ในภาษา Golang แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

ความรู้พื้นฐานเกี่ยวกับ K-NN

การใช้งาน K-NN ในภาษา Golang

Usecase ของ K-NN ในโลกจริง

สรุป

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์