การใช้งาน K-NN Algorithm ในภาษา Julia แบบง่าย ๆ พร้อมตัวอย่าง CODE และอธิบายการทำงาน

ในวงการการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โมเดล K-Nearest Neighbors (K-NN) เป็นหนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมอย่างมากในการจำแนกประเภทข้อมูล (Classification) และสามารถนำไปใช้ในหลากหลายสถานการณ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานด้านการประมวลผลภาพ (Image Processing) การทำนาย (Predictive Analysis) และการค้นหา (Search).

ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ K-NN และจะมีตัวอย่างโค้ดภาษา Julia ซึ่งจะช่วยให้เราเข้าใจการทำงานของมันมากขึ้น นอกจากนี้ เราจะยกตัวอย่างการใช้งานในโลกจริงที่เห็นได้ชัดเจน

K-NN คืออะไร?

K-NN เป็นอัลกอริธึมที่ใช้การจำแนกประเภทข้อมูลโดยการดูที่ 'K' จุดข้อมูลที่ใกล้ที่สุดหรือใกล้เคียงที่สุดกับจุดข้อมูลที่เราต้องการจำแนก โดยอัลกอริธึมจะคำนวณระยะห่างระหว่างจุดข้อมูลทั้งหมดในฐานข้อมูล โดยทั่วไปจะใช้ระยะทางแบบ Euclidean Distance เป็นหลัก

ประโยชน์ของ K-NN

แต่ K-NN ก็มีข้อจำกัดเช่นกัน เช่นเวลาในการคำนวณที่มากเมื่อมีข้อมูลในปริมาณมาก

การติดตั้ง Julia และใช้ K-NN

ก่อนที่เราจะเขียนโค้ด เราต้องมีการติดตั้ง Julia กันก่อน โดยสามารถติดตั้งได้ที่ [เว็บไซต์ทางการของ Julia](https://julialang.org/downloads/)

จากนั้น เราสามารถติดตั้งแพ็กเกจเพื่อใช้งาน K-NN ดังนี้

 using Pkg
Pkg.add("Clustering")  # ใช้สำหรับการจำแนกประเภทโดย K-NN

ตัวอย่าง CODE K-NN ในภาษา Julia

เรามาดูตัวอย่างการใช้งาน K-NN ในภาษา Julia กัน โดยในที่นี้เราจะใช้ชุดข้อมูล Iris ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่มีชื่อเสียงในด้านการจำแนกประเภทพืชของดอกไอริส

 using Clustering
using Statistics
using DataFrames

# สร้างชุดข้อมูล Iris
data = DataFrame(
    sepal_length = [5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5.0, 5.4, 4.6, 5.0, 4.4, 4.9, 5.4],
    sepal_width = [3.5, 3.0, 3.2, 3.1, 3.6, 3.9, 3.4, 3.4, 2.9, 3.1, 3.5],
    petal_length = [1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7, 1.4, 1.5, 1.3, 1.5, 1.6],
    petal_width = [0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.1, 0.4, 0.2, 0.2, 0.2, 0.1, 0.4],
    species = ["setosa", "setosa", "setosa", "setosa", "setosa", "versicolor", "versicolor", "versicolor", "versicolor", "versicolor", "virginica"]
)

# แยกชุดข้อมูล
features = select(data, Not(:species))
labels = data.species

# คำสั่ง K-NN
k = 3  # จำนวนเพื่อนบ้านที่ใช้ในการคำนวณ
test_point = [5.0, 3.6, 1.4, 0.2] # จุดทดสอบ

# ใช้ K-NN เพื่อเดาประเภท
prediction = knn(k, features, test_point)

println("Predicted species: ", prediction)

ในโค้ดนี้ เราเริ่มต้นด้วยการสร้าง DataFrame สำหรับชุดข้อมูล Iris แล้วทำการแยกข้อมูลเชิงคุณลักษณะ (Features) และประเภทที่เราต้องการทำนาย (Labels) จากนั้น เราสามารถใช้ฟังก์ชัน `knn` ที่มาจากแพ็กเกจ Clustering เพื่อเดาประเภทของจุดทดสอบ

Use Case ในโลกจริง

1. การจำแนกประเภทดอกไม้

หนึ่งในตัวอย่างที่ชัดเจนที่สุดของ K-NN คือการจำแนกประเภทดอกไม้ Iris เหมือนในตัวอย่างข้างต้น เพื่อให้สามารถแยกประเภทของดอกไอริสหลายชนิดได้ โดยขึ้นอยู่กับลักษณะทางกายภาพเช่นความยาวและความกว้างของกลีบ

2. ระบบการแนะนำสินค้า

K-NN ยังถูกนำมาใช้ในการพัฒนาระบบแนะนำผลิตภัณฑ์ โดยทำการวิเคราะห์พฤติกรรมการซื้อของผู้ใช้ เมื่อสองผู้ใช้มีพฤติกรรมการซื้อสินค้าใกล้เคียงกัน ระบบสามารถแนะนำสินค้าที่ผู้ใช้คนอื่น ๆ ชอบไปยังผู้ใช้ที่มีแนวโน้มเหมือนกัน

3. การจำแนกรูปภาพ

ในด้านการประมวลผลภาพ K-NN สามารถช่วยในการจำแนกรูปภาพ เช่น การจำแนกประเภทของอาหารจากภาพของจานอาหาร

สรุป

K-NN เป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่เหมาะสมและมีประสิทธิภาพในด้านการจำแนกประเภทข้อมูล ศึกษาและใช้ K-NN จะทำให้คุณมีความเข้าใจในกระบวนการเรียนรู้ของเครื่องมากยิ่งขึ้น และที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามีหลักสูตรเพื่อการศึกษาโปรแกรมมิ่งในมิติที่ลึกซึ้งและเข้ากับเทคโนโลยียุคใหม่ หากคุณสนใจ เรียนรู้การโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลได้ที่ EPT เพื่อเป็นผู้เชี่ยวชาญในวงการไอทีและการเรียนรู้ของเครื่อง!

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