การใช้งาน K-NN Algorithm ในภาษา ABAP: ง่ายๆ พร้อมตัวอย่างโค้ดและอธิบายการทำงาน

ในยุคที่ข้อมูลมีความสำคัญเหนือสิ่งอื่นใด การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลก็เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ หากพูดถึงการค้นคว้าและวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อให้เกิดประโยชน์ การทำงานกับข้อมูลด้วยอัลกอริธึมต่าง ๆ ก็เป็นเรื่องสำคัญ อย่างเช่น K-NN Algorithm ที่ถือเป็นอัลกอริธึมหนึ่งในกลุ่ม Machine Learning ที่ได้รับความนิยมมากในสายงาน Data Science

K-NN คืออะไร?

K-NN หรือ k-Nearest Neighbors เป็นอัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ไม่มีการฝึกสอน ซึ่งใช้เพื่อจำแนกประเภทของข้อมูลหรือการคาดการณ์ค่าต่าง ๆ โดยอิงจากความใกล้เคียงของข้อมูลเมื่อเทียบกับข้อมูลที่มีในชุดข้อมูลการฝึก (Training Set) ผลลัพธ์ที่ได้จะเป็นการดูว่ามีข้อมูลไหนใน k ตัวอย่างที่ใกล้เคียงที่สุดกับข้อมูลที่ต้องการจำแนก ประเภทหรือค่าของข้อมูลให้เลือกตามความถี่มากที่สุด

แนวทางการพัฒนา K-NN ใน ABAP

เบื้องต้น คุณจะต้องเตรียมชุดข้อมูล ที่คุณจะใช้ในการทดสอบ K-NN ซึ่งสามารถเป็นข้อมูลใดก็ได้จากโลกจริง เช่น ข้อมูลการขายสินค้า ข้อมูลลูกค้า ฯลฯ เมื่อได้ชุดข้อมูลแล้ว ให้อ่านข้อมูลเหล่านั้นเข้ามาในโปรแกรม ABAP และเริ่มต้นการทำงานกับ K-NN ได้เลย

ขั้นตอนการทำงาน

ตัวอย่างโค้ด К-NN ใน ABAP

ด้านล่างนี้คือโค้ดตัวอย่างในการพัฒนา K-NN ใน ABAP ซึ่งใช้สำหรับจำแนกประเภทข้อมูลจากฐานข้อมูล

 CLASS lhc_knn DEFINITION.
  PUBLIC SECTION.
    METHODS: classify IMPORTING iv_input TYPE string
                RETURNING VALUE(rv_result) TYPE string.
  PRIVATE SECTION.
    TYPES: BEGIN OF ty_data,
             label TYPE string,
             features TYPE string,
           END OF ty_data.
    DATA: it_data TYPE TABLE OF ty_data,
          k TYPE i VALUE 3.
    METHODS: load_data,
             calculate_distance IMPORTING iv_vector1 TYPE string
                                       iv_vector2 TYPE string
                                       RETURNING VALUE(rv_distance) TYPE f.
ENDCLASS.

CLASS lhc_knn IMPLEMENTATION.
  METHOD load_data.
    " Load your data here
    APPEND VALUE #( label = 'A' features = '1;2' ) TO it_data.
    APPEND VALUE #( label = 'B' features = '2;3' ) TO it_data.
    APPEND VALUE #( label = 'A' features = '3;1' ) TO it_data.
    APPEND VALUE #( label = 'B' features = '6;5' ) TO it_data.
  ENDMETHOD.

  METHOD calculate_distance.
    " Sample distance calculation
    DATA: lt_vector1 TYPE TABLE OF f,
          lt_vector2 TYPE TABLE OF f.
    SPLIT iv_vector1 AT ';' INTO TABLE lt_vector1.
    SPLIT iv_vector2 AT ';' INTO TABLE lt_vector2.

    rv_distance = 0.
    LOOP AT lt_vector1 INTO DATA(lv_item1) INDEX idx.
      rv_distance = rv_distance + ( lv_item1 - lt_vector2[ idx ] ) ** 2.
    ENDLOOP.
    rv_distance = sqrt( rv_distance ).
  ENDMETHOD.

  METHOD classify.
    DATA: lv_min_distance TYPE f,
          result TYPE string,
          lv_distance TYPE f.

    CLEAR: rv_result, lv_min_distance, result.

    load_data( ).

    LOOP AT it_data INTO DATA(ls_data).
      lv_distance = calculate_distance( iv_input, ls_data-features ).

      " Logic to classify based on distance
      IF lv_distance < lv_min_distance OR lv_min_distance IS INITIAL.
        lv_min_distance = lv_distance.
        result = ls_data-label.
      ENDIF.
    ENDLOOP.

    rv_result = result.
  ENDMETHOD.
ENDCLASS.

อธิบายขั้นตอนการทำงานของโค้ด

- `CLASS lhc_knn` คือการประกาศคลาสสำหรับ K-NN algorithm

- `load_data` เป็นเมธอดที่ใช้ในการโหลดข้อมูลเพื่อใช้ในการเรียนรู้

- `calculate_distance` ใช้สำหรับคำนวณระยะทาง Euclidean ระหว่างข้อมูล

- `classify` เป็นเมธอดหลักที่รับข้อมูลเข้ามาและทำการจำแนกประเภทตามระยะทางที่คำนวณได้ ซึ่งจะเลือกคืนค่าประเภทที่ใกล้เคียงที่สุดออกมา

Use Case ในโลกจริง

สรุป

การใช้ K-NN Algorithm ในการวิเคราะห์ข้อมูลในหลาย ๆ สายงานถือเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ ไม่เพียงแต่เข้าใจง่าย แต่ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ในโลกจริงได้อย่างหลากหลาย ผู้อ่านที่สนใจในการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม สามารถเข้ามาเรียนรู้ที่ EPT (Expert Programming Tutor) ที่เรามีการสอนที่เข้มข้นและสร้างสรรค์สำหรับทุกคนที่ต้องการเข้าใจในศาสตร์นี้อย่างแท้จริง!

หากคุณเชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมแล้ว อย่ารอช้าที่จะลองนำ K-NN ไปใช้งานในโปรเจกต์ของคุณเอง!

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