สวัสดีเพื่อน ๆ นักพัฒนาและผู้สนใจในศาสตร์ของการเขียนโปรแกรมทุกท่าน! วันนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ K-Nearest Neighbors (K-NN) Algorithm หนึ่งใน Algorithim การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่มีความเรียบง่ายในการเข้าใจและใช้งาน แต่ก็เต็มไปด้วยศักยภาพในการประมวลผลข้อมูลในโลกจริง!
K-NN เป็นวิธีการทำการจำแนกประเภท (Classification) ตัวอย่างหนึ่ง โดยอิงจากระยะห่างระหว่างข้อมูลในพื้นที่พารามิเตอร์ที่นิยามไว้ โดย K จะหมายถึงจำนวนเพื่อนบ้านที่เราใช้ในการตัดสินใจ ตัวอย่างเช่น หากเรากำหนด K=3 ระบบจะพิจารณาข้อมูลที่ใกล้เคียงที่สุด 3 ตัวอย่างแล้วจะทำการปรับคลาสให้กับข้อมูลที่เรากำลังจะจำแนกประเภท
หลักการทำงานของ K-NN Algorithm
1. เตรียมข้อมูล - รวบรวมข้อมูลที่ใช้ในการฝึก (Training) ให้เหมาะสม 2. คำนวณระยะห่าง - ใช้สูตร Euclidean Distance เป็นต้นในการค้นหาข้อมูลเพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงที่สุด 3. จำแนกประเภท - พิจารณาจำนวน K เพื่อนบ้านที่ใกล้เคียงที่สุด และตัดสินใจในประเภทของข้อมูลใหม่ที่เราต้องการจำแนก
ก่อนที่เราจะลงมือทำ เราต้องติดตั้ง **Node.js** บนเครื่องของเรา เพื่อให้สามารถรู้จักกับ **JavaScript** และ **NPM (Node Package Manager)** ได้ และแน่นอนว่าเราต้องใช้ Library ชื่อว่า **ml-knn** ที่จะช่วยเราในงานนี้
1. ติดตั้ง Node.js: สามารถดาวน์โหลดได้ที่ [Node.js Official Website](https://nodejs.org/) 2. สร้างโปรเจกต์ Node.js: เปิด Terminal แล้วพิมพ์คำสั่งต่อไปนี้```bash
mkdir knn-example
cd knn-example
npm init -y
npm install ml-knn
```
ในตัวอย่างนี้เราจะเริ่มจากการจำแนกประเภทดอกไม้อิงจากความสูงและน้ำหนักของดอกไม้
การอธิบาย CODE
1. นำเข้า Library: เราเริ่มต้นด้วยการนำเข้า Library และสร้างโมเดล K-NN 2. ข้อมูลการฝึก: สร้างข้อมูลการฝึกที่เป็นลักษณะของดอกไม้ 3. การสร้างโมเดล: เราสร้างโมเดล K-NN โดยกำหนด K=3 4. การจำแนกประเภท: ทำการจำแนกประเภทจากข้อมูลที่เราต้องการและแสดงผลลัพธ์
K-NN มีการใช้งานมากมายในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น:
1. การจำแนกประเภทของสินค้าออนไลน์: โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้ เพื่อนำเสนอสินค้าที่มีโอกาสสูงว่าจะถูกใจ 2. การวิเคราะห์ด้านการแพทย์: ใช้ในการวินิจฉัยโรคโดยอิงจากอาการหรือข้อมูลทางการแพทย์ 3. การจำแนกประเภทข้อความ: เช่น การจำแนกอีเมลว่าเป็นสแปมหรือไม่
หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจ K-NN Algorithm ได้ดียิ่งขึ้น และช่วยจุดประกายให้คุณนำไปใช้งานในปัจจุบันและอนาคต! หากมีข้อสงสัยหรือต้องการเรียนรู้เพิ่มเติม อย่าลืมติดต่อ EPT มาที่เว็ปไซต์ของเราได้เลยนะคะ.
ขอให้ทุกคนมีความสุขกับการเรียนรู้โปรแกรมมิ่ง!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: java c# vb.net python c c++ machine_learning web database oop cloud aws ios android
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