การใช้งาน K-NN Algorithm ในภาษา Objective-C แบบง่ายๆ

บทนำ

ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทองคำ การวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลจึงมีความสำคัญยิ่งขึ้น ซึ่งหนึ่งในเทคนิคที่น่าสนใจในการจัดกลุ่มหรือคาดการณ์ข้อมูล คือ K-Nearest Neighbors (K-NN) algorithm ซึ่งเป็นวิธีการที่ใช้คำนวณหาค่าของข้อมูลตามความใกล้เคียงกับข้อมูลที่มีอยู่แล้ว ในบทความนี้เราจะมาเรียนรู้การทำงานของ K-NN algorithm ในนิยามที่เข้าใจง่าย พร้อมตัวอย่างโค้ดในภาษา Objective-C!

K-NN Algorithm คืออะไร?

K-NN เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่ต้องมีการควบคุม (Unsupervised Learning) ซึ่งถูกใช้ในหลายประเภทของปัญหาการจำแนกประเภท เช่น การจำแนกอีเมล ว่าเป็นสแปม หรือไม่, การคาดการณ์ประเภทสินค้าจากข้อมูลของลูกค้า เป็นต้น ถ้าหากเรามีข้อมูลที่ถูกจัดกลุ่มไว้แล้ว K-NN จะสามารถใช้ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อทำการคาดการณ์หรือจำแนกประเภทข้อมูลใหม่ที่ไม่ได้ถูกจัดกลุ่ม

วิธีการทำงานของ K-NN

ตัวอย่าง Use Case ในโลกจริง

1. การจำแนกประเภทภาพ

ในปัจจุบัน การจำแนกประเภทภาพเกิดขึ้นได้หลายรูปแบบ เช่น การจำแนกว่าภาพนั้นคือแมว หรือสุนัข K-NN จะช่วยในการระบุประเภทภาพ โดยการวิเคราะห์ภาพที่มีอยู่แล้วว่าภาพนั้นๆ มาใกล้เคียงกับภาพไหนบ้าง

2. ระบบแนะนำสินค้า

K-NN ใช้ในการแนะนำสินค้าให้กับลูกค้า โดยการวิเคราะห์ประวัติการซื้อสินค้าและจัดกลุ่มลูกค้าให้ใกล้เคียงกัน เมื่อมีลูกค้าใหม่เข้ามา ระบบจะดูว่าลูกค้าคล้ายคลึงกับใครและแนะนำสินค้าที่ลูกค้านั้นๆ เคยซื้อหรือสนใจหรือต้องการ

ตัวอย่างโค้ด K-NN ในภาษา Objective-C

เรามาดูตัวอย่างโค้ดที่แสดงวิธีการใช้งาน K-NN ในภาษา Objective-C แบบง่ายกัน

 #import <Foundation/Foundation.h>
#import <math.h>

@interface KNN : NSObject
- (NSArray *)kNearestNeighbors:(NSArray *)points query:(NSArray *)query k:(NSInteger)k;
@end

@implementation KNN

- (double)euclideanDistance:(NSArray *)point1 point2:(NSArray *)point2 {
    double sum = 0;
    for (NSInteger i = 0; i < [point1 count]; i++) {
        sum += pow([point1[i] doubleValue] - [point2[i] doubleValue], 2);
    }
    return sqrt(sum);
}

- (NSArray *)kNearestNeighbors:(NSArray *)points query:(NSArray *)query k:(NSInteger)k {
    NSMutableArray *distances = [NSMutableArray array];

    // คำนวณระยะทาง
    for (NSArray *point in points) {
        double distance = [self euclideanDistance:point[0] point2:query];
        [distances addObject:@{@"distance": @(distance), @"point": point}];
    }

    // เรียงข้อมูลตามระยะทาง
    [distances sortUsingComparator:^NSComparisonResult(id obj1, id obj2) {
        return [obj1[@"distance"] compare:obj2[@"distance"]];
    }];

    // เลือก K ข้อมูลที่ใกล้ที่สุด
    NSMutableArray *nearestNeighbors = [NSMutableArray array];
    for (NSInteger i = 0; i < k; i++) {
        [nearestNeighbors addObject:distances[i][@"point"]];
    }

    return nearestNeighbors;
}
@end

// การทดสอบ K-NN
int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        KNN *knn = [[KNN alloc] init];

        NSArray *dataset = @[
            @[@1, @2, @"Red"],
            @[@2, @3, @"Red"],
            @[@3, @1, @"Blue"],
            @[@5, @2, @"Blue"],
            @[@3, @3, @"Blue"]
        ];

        NSArray *queryPoint = @[@2, @2];
        NSInteger k = 3;

        NSArray *result = [knn kNearestNeighbors:dataset query:queryPoint k:k];
        NSLog(@"K Nearest Neighbors: %@", result);
    }
    return 0;
}

อธิบายโค้ด

สรุป

K-NN เป็นเทคนิคที่มีประโยชน์และง่ายต่อการใช้งานในวงการข้อมูล การประมวลผลข้อมูล และมีการนำไปใช้ในทางปฏิบัติมากมาย เช่น การจำแนกประเภทภาพ, ระบบแนะนำสินค้า และอื่นๆ โดยพัฒนามาจากการใช้ข้อมูลที่มีอยู่แล้วในการวิเคราะห์ข้อมูลใหม่ เทคนิคนี้เหมาะกับผู้ที่ต้องการเรียนรู้การประมวลผลข้อมูลและการวิเคราะห์อย่างลึกซึ้ง สำหรับผู้ที่สนใจเรียนรู้การพัฒนาโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลสามารถมาศึกษาเพิ่มเติมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เพื่อยกระดับทักษะและเตรียมความพร้อมสำหรับสาขานี้ในอนาคตค่ะ!

หวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจการทำงานของ K-NN algorithm ได้มากขึ้น หากมีข้อสงสัยหรือคำถามก็สามารถสอบถามมาได้เลย!

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