ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญอย่างมาก การเลือกใช้เทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแยกประเภทหรือคาดการณ์ผลลัพธ์จึงถือเป็นสิ่งที่น่าสนใจไม่น้อย ซึ่งในบทความนี้เราจะมาพูดถึง K-Nearest Neighbors (K-NN) ซึ่งเป็นหนึ่งในอัลกอริธึมการเรียนรู้แบบไม่มีการดูแล (Unsupervised Learning) ที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพ และเราจะเขียนโค้ดในภาษา Scala เพื่อให้เห็นภาพกันชัดเจนยิ่งขึ้น
K-NN เป็นอัลกอริธึมที่ใช้สำหรับการจำแนกประเภทข้อมูล โดยอาศัยการคำนวณระยะทางระหว่างจุดข้อมูล โดยทั่วไปจะใช้ระยะทางแบบ Euclidean distance โดย K-NN จะหาค่า K ซึ่งเป็นจำนวนเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดเพื่อใช้ในการคาดการณ์ประเภทของข้อมูล ตัวอย่างเช่น ถ้าเรามีข้อมูลที่มีอยู่ N จุด และเราต้องการวิจัยประเภทของจุดใหม่ เราจะหาจำนวน K จุดที่ใกล้ที่สุดในข้อมูลเดิม จากนั้นจะทำการโหวตประเภทร่วมกันเพื่อกำหนดประเภทของจุดใหม่
อธิบายโค้ด
1. DataPoint Class: เราสร้างคลาส `DataPoint` ขึ้นมาเพื่อเก็บข้อมูล ซึ่งจะประกอบด้วยพิกัด x, y และ label ที่บ่งบอกประเภทของข้อมูล 2. euclideanDistance Function: ฟังก์ชันนี้จะคำนวณระยะทาง Euclidean ระหว่างสอง DataPoint 3. predict Function: ฟังก์ชันนี้จะคาดการณ์ label ของ DataPoint ใหม่ โดยการค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดและโหวตให้กับประเภท 4. main Function: นี่คือจุดเริ่มต้นของโปรแกรม เราสร้างข้อมูลตัวอย่างที่มี 4 จุดและใช้งานฟังก์ชัน `predict` เพื่อคาดการณ์ประเภทของ DataPoint ใหม่
K-NN มีการใช้งานอย่างแพร่หลายในหลากหลายอุตสาหกรรม เช่น:
1. การแพทย์: ใช้ในการจำแนกลักษณะของโรค โดยการวิเคราะห์อาการของผู้ป่วยและเทียบกับประวัติผู้ป่วยคนอื่น ๆ 2. การตลาด: สามารถใช้ในการวิเคราะห์ความชอบของลูกค้าและแนะนำสินค้าที่เหมาะสม 3. การรู้จำภาพ: ช่วยในการจำแนกประเภทของภาพในระบบ AI เช่น สำหรับค้นหาภาพในฐานข้อมูล 4. การประมวลผลภาษา: สามารถใช้ในการจำแนกประเภทข้อความว่าเป็นบวกหรือลบK-NN เป็นอัลกอริธึมที่เข้าใจง่ายและนำไปประยุกต์ใช้งานในชีวิตประจำวันได้จริง ๆ
มาร่วมพัฒนาทักษะทางการโปรแกรมและยกระดับความรู้ด้าน Data Science ของคุณกับ EPT กันเถอะ!
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