การใช้งาน K-NN algorithm ในภาษา Lua แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

การเรียนรู้ด้วยวิธีการ K-Nearest Neighbors (K-NN) เป็นหนึ่งในอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่เรียบง่ายและได้ผลดี ซึ่งจัดอยู่ในกลุ่มของ Supervised Learning อัลกอริทึมตัวนี้ทำงานโดยการหาข้อมูลที่มีความคล้ายคลึงกับข้อมูลตัวอย่างที่ถูกนำเสนอมากที่สุด โดยวัดจากระยะห่าง -- หรือเรียกอีกอย่างว่า "เพื่อนบ้าน" ที่ใกล้ที่สุด

ในโลกของการพัฒนาโปรแกรม, Lua ถือเป็นภาษาที่มีคุณสมบัติของการเป็น lightweight และ embedded ทำให้สามารถใช้งานได้ง่ายในระบบต่างๆ แม้แต่ในเกมส์หรือปพลิเคชันที่ต้องการ resource ที่จำกัด การนำ K-NN มาใช้ในภาษา Lua เป็นการผสมผสานระหว่างความเรียบง่ายและประสิทธิภาพในการประมวลผลด้านข้อมูล

อธิบายการทำงานของ K-NN

K-NN ทำงานโดยการเลือกจำนวน `k` ข้อมูลที่อยู่ใกล้ที่สุด (หรือเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุด) เมื่อถึงเวลาที่มีข้อมูลใหม่เข้ามา เราจะเปรียบเทียบข้อมูลใหม่นี้กับข้อมูลที่เรามีอยู่แลระบุถึงความคล้ายคลึงด้วยการวัดระยะห่าง หลังจากนั้นเราจะมองหา `k` ข้อมูลที่ใกล้กับข้อมูลใหม่ที่สุด และใช้ข้อมูลเหล่านั้นในการตัดสินใจหรือการทำนายผลลัพธ์

ตัวอย่างเช่น ถ้าเราต้องการทำนายว่าผลไม้ชนิดหนึ่งเป็นแอปเปิ้ลหรือไม่ โดยเรามีข้อมูลเกี่ยวกับสี, น้ำหนัก, และรสชาติของผลไม้หลายๆ ชนิด เราสามารถใช้ K-NN ในการเปรียบเทียบผลไม้ที่ทำนายกับข้อมูลนั้นๆ เพื่อดูว่ามีผลไม้ชนิดใดบ้างที่คล้ายคลึงกับแอปเปิ้ล โดยทั่วไป K-NN จะใช้ระยะห่างยูคลิเดียนเป็นพื้นฐานในการเปรียบเทียบ

Lua และ K-NN

Lua ไม่ได้ถูกออกแบบมาสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลในวงกว้างแต่ด้วย simplicity ที่โดดเด่นของภาษา ทำให้เราสามารถเขียน K-NN ได้ไม่ยาก ต่อไปนี้คือตัวอย่างการเขียน code K-NN ใน Lua:

 -- ข้อมูลตัวอย่าง: ลักษณะ(น้ำหนักกับสี), ประเภทผลไม้
local training_set = {
  {features = {300, 1}, label = 'Apple'},
  {features = {370, 1}, label = 'Apple'},
  -- ข้อมูลอื่นๆ
}

-- ฟังก์ชันที่คำนวณระยะห่างยูคลิเดียน
local function euclidean_distance(a, b)
  local sum = 0
  for i = 1, #a do
    sum = sum + (a[i] - b[i])^2
  end
  return math.sqrt(sum)
end

-- K-NN ฟังก์ชัน
local function k_nn(k, training_set, to_predict)
  -- คำนวณระยะห่าง
  local distances = {}
  for i, data in ipairs(training_set) do
    local dist = euclidean_distance(data.features, to_predict)
    table.insert(distances, {distance = dist, label = data.label})
  end

  -- เรียงลำดับข้อมูลตามระยะห่าง
  table.sort(distances, function(a, b) return a.distance < b.distance end)

  -- เลือก k ระยะห่างที่ใกล้ที่สุด
  local k_nearest_neighbors = {}
  for i = 1, k do
    k_nearest_neighbors[i] = distances[i].label
  end

  -- การประมวลผลผลลัพธ์
  -- ส่วนนี้อาจต้องไปนับความถี่ของประเภทและเลือกประเภทที่มีความถี่สูงที่สุด ซึ่งไม่ได้แสดงในโค้ดนี้
  return k_nearest_neighbors
end

-- ทำนายว่าผลไม้ที่มีคุณสมบัติเหล่านี้คืออะไร
local predicted = k_nn(3, training_set, {350, 1})

-- สิ่งที่ต้องทำต่อคือ 'majority vote' จาก k ตัวที่เลือกมา จากนั้นค่อยสรุปว่ามันคือผลไม้ประเภทไหน

จาก code ด้านบนเราสามารถเห็นได้ว่า K-NN ใน Lua สามารถเขียนได้โดยไม่ยุ่งยาก และสามารถนำมาปรับใช้กับการจำแนกประเภทข้อมูลได้ตามจุดประสงค์ที่เราต้องการ

ตัวอย่าง Usecase ในโลกจริง

K-NN มีการประยุกต์ใช้ในหลากหลายสาขา ตั้งแต่การจำแนกประเภทโรคทางการแพทย์ไปจนถึงการแนะนำระบบสินค้าใน e-commerce เพื่อแสดงผลิตภัณฑ์ที่ลูกค้าน่าจะแสดงความสนใจในสิ่งที่เหมือนกับสิ่งที่พวกเขาได้ดูหรือซื้อไปแล้ว นอกเหนือจากนั้น K-NN ยังใช้ในการจำแนกและแบ่งกลุ่มข้อมูลทางดาราศาสตร์ การเรียนรู้ทางภาษา และการปรับแต่งการค้นหาด้วยรูปภาพ

ส่งเสริมการเรียนที่ EPT

แน่นอนว่าการทำความเข้าใจและการนำไปใช้อัลกอริทึมอย่าง K-NN ต้องการความรู้พื้นฐานที่ดีเกี่ยวกับการคำนวณ วิธีการจัดการกับข้อมูล และการเขียนโปรแกรมในระดับหนึ่ง Expert-Programming-Tutor (EPT) เป็นสถาบันที่พร้อมจะช่วยคุณเป็นอย่างยิ่งในการฝึกเจาะลึกเทคนิคการเขียนโปรแกรม เราจัดเตรียมหลักสูตรที่จะทำให้คุณมีความสามารถเพื่อใช้เทคนิคและเครื่องมือที่ทันสมัย เพื่อคุณจะสามารถให้ทุกความท้าทายทางด้านเทคโนโลยียุคใหม่ได้ ไม่มีอะไรน่าตื่นเต้นไปกว่าการเริ่มต้นเส้นทางด้านการเป็นนักพัฒนาโปรแกรมด้วยวิธีการที่ก้าวทันสมัยและเหมาะสมที่สุดในโลกแห่งข้อมูลขนาดใหญ่นี้!

หากคุณพร้อมที่จะเริ่มต้น หรือต้องการปรับปรุงทักษะความรู้และสกิลของคุณให้แข็งแกร่งขึ้น ไม่ต้องมองหาที่ไหนอีกแล้ว EPT คือสถาบันที่จะพาคุณไปสู่ความเป็นมืออาชีพในการเขียนโปรแกรม พร้อมให้บริการข้อมูลและความช่วยเหลือต่างๆ เพื่อให้คุณบรรลุถึงเป้าหมายในการเป็นนักโปรแกรมมิ่งที่มีทักษะสูง!

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