[java] Apache Commons Math를 사용한 클러스터링 알고리즘 구현 방법

23 Nov 2023

java

클러스터링은 데이터 포인트를 유사한 특성을 가진 그룹으로 나누는 기술입니다. Apache Commons Math는 자바용 수학 라이브러리로, 다양한 수학적 연산을 지원합니다.

이번 포스트에서는 Apache Commons Math를 사용하여 클러스터링 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Apache Commons Math 설치하기

먼저, Apache Commons Math를 사용하기 위해 의존성을 추가해야 합니다. Maven 프로젝트의 경우, pom.xml 파일에 다음과 같이 의존성을 추가합니다.

<dependency>
    <groupId>org.apache.commons</groupId>
    <artifactId>commons-math3</artifactId>
    <version>3.6.1</version>
</dependency>

Gradle 프로젝트의 경우, build.gradle 파일에 다음과 같이 의존성을 추가합니다.

implementation 'org.apache.commons:commons-math3:3.6.1'

K-means 클러스터링 알고리즘 구현하기

K-means 클러스터링 알고리즘은 가장 간단하고 널리 사용되는 클러스터링 알고리즘 중 하나입니다. Apache Commons Math에서는 KMeansPlusPlusClusterer 클래스를 제공하여 K-means 클러스터링 알고리즘을 구현할 수 있습니다.

아래는 Apache Commons Math를 사용하여 K-means 클러스터링 알고리즘을 구현하는 예제 코드입니다.

import org.apache.commons.math3.ml.clustering.Cluster;
import org.apache.commons.math3.ml.clustering.Clusterable;
import org.apache.commons.math3.ml.clustering.KMeansPlusPlusClusterer;

import java.util.List;

public class KMeansClusteringExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 클러스터링에 사용할 데이터 포인트 생성
        List<Clusterable> dataPoints = createDataPoints();

        // K-means 클러스터링 알고리즘 구현
        KMeansPlusPlusClusterer<Clusterable> clusterer = new KMeansPlusPlusClusterer<>(3);
        List<Cluster<Clusterable>> clusters = clusterer.cluster(dataPoints);

        // 클러스터링 결과 출력
        for (Cluster<Clusterable> cluster : clusters) {
            System.out.println("Cluster:");
            for (Clusterable point : cluster.getPoints()) {
                System.out.println(point);
            }
            System.out.println();
        }
    }

    private static List<Clusterable> createDataPoints() {
        // 데이터 포인트 생성 로직 구현
        // 실제 데이터를 입력하거나 가상의 데이터를 생성하는 방법을 사용할 수 있습니다.
        // 이 예제에서는 가상의 데이터를 생성하여 사용합니다.
        // ...
    }

}

위 예제 코드는 데이터 포인트를 생성하고, KMeansPlusPlusClusterer를 이용하여 K-means 클러스터링 알고리즘을 구현한 후 결과를 출력하는 간단한 예제입니다.

결론

이번 포스트에서는 Apache Commons Math를 사용하여 클러스터링 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. Apache Commons Math는 다양한 수학적 연산을 지원하므로, 클러스터링 알고리즘뿐만 아니라 다른 수학 관련 작업들에도 유용하게 사용할 수 있습니다.

더 자세한 내용과 사용법은 Apache Commons Math 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.