การใช้งาน K-NN Algorithm ในภาษา Haskell

ในโลกของการพัฒนาโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล K-NN (K-Nearest Neighbors) เป็นอัลกอริธึมที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในด้านการทำ Machine Learning ซึ่งมันง่ายและเข้าใจได้ง่าย โดยเฉพาะสำหรับผู้ที่กำลังเริ่มต้น ในบทความนี้เราจะพูดถึงการใช้ K-NN ในภาษา Haskell พร้อมตัวอย่างโค้ดที่ชัดเจนและแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง

K-NN คืออะไร?

K-NN เป็นการจำแนกประเภทข้อมูล (Classification) โดยทำงานบนหลักการที่ว่า “วัตถุที่คล้ายกันมักจะอยู่ใกล้กัน” ซึ่งทำงานดังนี้:

1. คำนวณระยะห่าง (Distance) ระหว่างข้อมูลที่เราต้องการจำแนก (Query Point) กับข้อมูลในชุดข้อมูลที่มีอยู่

2. คัดเลือก K รายการที่ใกล้ที่สุด

3. ใช้การลงคะแนนเสียง (Voting) จาก K รายการเพื่อทำการจำแนกประเภทข้อมูล

ตัวอย่างโค้ดเบื้องต้นใน Haskell

ก่อนที่จะไปที่โค้ด เราต้องติดตั้งไลบรารีที่จำเป็นสำหรับการคำนวณระยะห่าง หากยังไม่ได้ติดตั้ง Haskell เราสามารถทำการติดตั้งได้ผ่าน Stack หรือ Cabal ตัวอย่างนี้เราจะใช้ Data.Vector สำหรับจัดการเวกเตอร์ข้อมูล

 import qualified Data.Vector as V
import Data.List (sortBy)
import Data.Ord (comparing)

type Point = V.Vector Double
type DataSet = [(Point, String)]  -- ชุดข้อมูลประกอบด้วย Point และ Label

-- ฟังก์ชันคำนวณระยะห่าง (Euclidean Distance)
euclideanDistance :: Point -> Point -> Double
euclideanDistance p1 p2 = V.sum $ V.zipWith (\x y -> (x - y) ^ 2) p1 p2

-- ฟังก์ชัน K-NN
knn :: DataSet -> Point -> Int -> String
knn dataset query k =
    let distances = [(euclideanDistance query point, label) | (point, label) <- dataset]
        sortedDistances = take k $ sortBy (comparing fst) distances
        votes = map snd sortedDistances
    in majority votes

-- ฟังก์ชันช่วยในการหาผลลัพธ์ประเภทที่เป็นที่นิยมมากสุด
majority :: (Eq a) => [a] -> a
majority xs = head $ maximumBy (comparing length) $ group $ sort xs

-- ตัวอย่างการใช้งาน
main :: IO ()
main = do
    let dataset = [(V.fromList [1.0, 2.0], "A"),
                   (V.fromList [1.0, 4.0], "A"),
                   (V.fromList [3.0, 2.0], "B"),
                   (V.fromList [5.0, 1.0], "B")]
        queryPoint = V.fromList [2.0, 3.0]
        k = 2
        result = knn dataset queryPoint k
    putStrLn $ "The predicted class is: " ++ result

อธิบายการทำงานของโค้ด

Use Cases ในโลกจริง

K-NN มีการใช้งานที่หลากหลายในหลายๆ ด้าน ในที่นี้คือ:

สรุป

การเรียนรู้และทำความเข้าใจการทำงานของ K-NN สามารถช่วยให้เราเข้าใจหลักการต่าง ๆ ใน Machine Learning ได้ดีขึ้น ขึ้นอยู่กับการทดลองและการศึกษาเพิ่มเติม โดยเฉพาะในภาษา Haskell ที่มีความเข้มข้นและมีความท้าทาย การสร้างระบบการจำแนกประเภทข้อมูลด้วย K-NN เป็นแนวทางที่ดี และเมื่อใดก็ตามที่คุณสนใจเรียนรู้หรือพัฒนาทักษะในด้านนี้ อย่าลืมพิจารณาไปที่ EPT — Expert-Programming-Tutor ที่นี่เรามีหลักสูตรที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับคุณในการเรียนรู้และเข้าใจเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและ Machine Learning อย่างลึกซึ้ง พร้อมที่ปรึกษาที่มีประสบการณ์รอบด้าน!

หากคุณมีคำถามเพิ่มเติมหรือต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้ที่ EPT สอบถามได้เลย! การเดินทางในการเป็นโปรแกรมเมอร์ที่เก่งต้องเริ่มต้นที่นี่!

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