การใช้งาน K-NN Algorithm ในภาษา Swift

K-NN (K-Nearest Neighbors) เป็นอัลกอริธึมที่ทรงพลังและเป็นที่นิยมในด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่ง K-NN ทำงานโดยใช้วิธีการคล้ายคลึงในการคัดกรองว่า ข้อมูลใดที่ใกล้เคียงที่สุดกับข้อมูลใหม่ที่เราต้องการจำแนกประเภท ในบทความนี้เราจะพูดถึงการใช้งาน K-NN algorithm ในภาษา Swift พร้อมตัวอย่างโค้ดและกรณีใช้งานในโลกจริง

#### K-NN Algorithm ทำงานอย่างไร?

K-NN เป็นอัลกอริธึมแบบไม่ต้องการการเรียนรู้ล่วงหน้า (non-parametric) โดยขั้นตอนการทำงานของ K-NN มีดังนี้:

#### ตัวอย่าง CODE ในภาษา Swift:

ก่อนที่เราจะเริ่มต้นเขียนโค้ด เราต้องการไลบรารีสำหรับการคำนวณระยะห่าง ซึ่งในที่นี้เราจะเขียนฟังก์ชันที่คำนวณระยะห่าง Euclidean และ K-NN ด้วยตนเองโดยใช้ Swift:

 import Foundation

struct Point {
    var x: Double
    var y: Double
}

// ฟังก์ชันคำนวณระยะห่าง Euclidean
func euclideanDistance(_ point1: Point, _ point2: Point) -> Double {
    return sqrt(pow(point1.x - point2.x, 2) + pow(point1.y - point2.y, 2))
}

// K-NN Algorithm
func kNearestNeighbors(points: [Point], newPoint: Point, k: Int) -> [String] {
    var distances: [(distance: Double, point: Point)] = []

    // คำนวณระยะห่าง
    for point in points {
        let distance = euclideanDistance(point, newPoint)
        distances.append((distance: distance, point: point))
    }

    // เรียงระยะห่าง
    distances.sort { $0.distance < $1.distance }

    // คัดเลือก k จุดที่ใกล้ที่สุด
    let nearestNeighbors = distances.prefix(k)

    // สร้างผลลัพธ์
    var result: [String] = []
    for neighbor in nearestNeighbors {
        // เรียกใช้ประเภทหรือข้อมูลเพิ่มเติมของ neighbors ที่จำแนกประเภท
        result.append("Point at \(neighbor.point) with distance \(neighbor.distance)")
    }

    return result
}

// ใช้งานตัวอย่าง
let dataset = [
    Point(x: 1.0, y: 2.0),
    Point(x: 2.0, y: 3.0),
    Point(x: 3.0, y: 1.0),
    Point(x: 4.0, y: 2.0),
    Point(x: 1.5, y: 2.5)
]

let newPoint = Point(x: 1.2, y: 2.1)
let result = kNearestNeighbors(points: dataset, newPoint: newPoint, k: 3)

print("K-NN Results:")
for res in result {
    print(res)
}

ในโค้ดด้านบน เราได้สร้างโครงสร้าง `Point` เพื่อเก็บพิกัด (x, y) และฟังก์ชัน `euclideanDistance` สำหรับคำนวณระยะห่างระหว่างสองจุด รวมไปถึงฟังก์ชัน `kNearestNeighbors` ซึ่งจะค้นหาจุดที่ใกล้เคียงที่สุด K จุด โดยแสดงผลลัพธ์เป็นระยะห่างที่คำนวณได้

#### Use Case ในโลกจริง

K-NN algorithm มีการใช้งานหลายประเภทในโลกจริง เช่น:

#### สรุป

K-NN Algorithm เป็นอัลกอริธึมที่มีความแข็งแกร่งและใช้งานง่าย อีกทั้งสามารถนำไปปรับใช้ได้ในหลายด้าน เช่น การจำแนกประเภทข้อมูล การตลาด การแพทย์ และอื่นๆ หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและวิวัฒนาการในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล เราขอเชิญท่านเข้าร่วมเรียนรู้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เพื่อเพิ่มพูนทักษะและความรู้ของคุณให้ก้าวไกลในด้านการเขียนโปรแกรม!

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