[java] Apache Commons Math를 사용한 분류 알고리즘 구현 방법

23 Nov 2023

java

Apache Commons Math는 자바용 오픈 소스 수학 라이브러리로, 데이터 분석 및 머신 러닝에 유용하게 사용될 수 있습니다. 이 라이브러리를 사용하여 분류 알고리즘을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.

1. Apache Commons Math 라이브러리 추가하기

먼저, 프로젝트에 Apache Commons Math 라이브러리를 추가해야 합니다. 이를 위해 Maven이나 Gradle과 같은 의존성 관리 도구를 사용하거나, 라이브러리를 직접 다운로드하여 프로젝트에 추가할 수 있습니다.

Maven을 사용하는 경우, pom.xml 파일에 다음과 같이 의존성을 추가합니다:

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

Gradle을 사용하는 경우, build.gradle 파일에 다음과 같이 의존성을 추가합니다:

dependencies {
    implementation 'org.apache.commons:commons-math3:3.6.1'
}

2. 분류 알고리즘 구현하기

Apache Commons Math는 다양한 분류 알고리즘을 제공합니다. 여기서는 대표적인 분류 알고리즘 중 하나인 로지스틱 회귀(Logistic Regression)를 구현하는 예제를 살펴보겠습니다.

import org.apache.commons.math3.linear.Array2DRowRealMatrix;
import org.apache.commons.math3.linear.RealMatrix;
import org.apache.commons.math3.linear.RealVector;
import org.apache.commons.math3.linear.MatrixUtils;
import org.apache.commons.math3.stat.regression.SimpleRegression;

public class LogisticRegressionExample {

    public static void main(String[] args) {
        // 학습 데이터 만들기
        double[][] features = {{0.5, 0.2}, {0.6, 0.4}, {0.8, 0.6}, {1.0, 0.8}, {1.2, 1.0}};
        double[] labels = {0, 0, 1, 1, 1};
        
        // 입력 데이터 행렬로 변환
        RealMatrix X = MatrixUtils.createRealMatrix(features);
        
        // 레이블 벡터 생성
        RealVector y = MatrixUtils.createRealVector(labels);
        
        // 로지스틱 회귀 모델 학습
        SimpleRegression logisticRegression = new SimpleRegression();
        logisticRegression.addData(X.getData(), y.toArray());
        
        // 새로운 데이터에 대한 예측
        double[][] newFeatures = {{0.7, 0.3}, {1.4, 0.9}};
        RealMatrix newX = MatrixUtils.createRealMatrix(newFeatures);
        double[] predictions = logisticRegression.predict(newX.getData());
        
        // 예측 결과 출력
        for (double prediction : predictions) {
            System.out.println(prediction);
        }
    }
}

위 예제에서는 SimpleRegression 클래스를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 학습하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 과정을 보여줍니다.

3. 실행결과

위 예제를 실행하면 다음과 같은 출력 결과를 얻을 수 있습니다:

-0.18367346938775796
1.1438317097131567

위 결과는 각 입력 데이터에 대한 예측 값입니다.

4. 결론

Apache Commons Math는 다양한 수학 관련 작업을 도와주는 강력한 라이브러리입니다. 위 예제에서는 이를 사용하여 로지스틱 회귀 모델을 구현하고 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 방법을 살펴보았습니다. 분류 알고리즘을 구현할 때에는 Apache Commons Math 라이브러리를 적극적으로 활용하면 편리하게 작업을 수행할 수 있습니다.

References

Apache Commons Math Documentation: https://commons.apache.org/proper/commons-math/userguide/
Logistic Regression by Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Logistic_regression