[java] Apache Commons Math를 사용한 군집 분석 방법

23 Nov 2023

java

Apache Commons Math는 자바 개발자들에게 유용한 수학 함수와 알고리즘을 제공하는 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 군집 분석 알고리즘을 간단하게 구현할 수 있습니다. 이번 블로그에서는 Apache Commons Math를 사용하여 군집 분석을 하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

군집 분석이란?

군집 분석은 비슷한 특성을 가진 데이터들을 그룹으로 묶는 작업입니다. 데이터를 클러스터라고 부르는 그룹으로 나누는 과정을 말합니다. 군집 분석은 데이터 마이닝, 패턴 인식, 이미지 처리 등 다양한 분야에서 활용됩니다.

필요한 의존성 추가

Apache Commons Math를 사용하기 위해서는 의존성을 추가해야 합니다. Maven을 사용한다면 pom.xml 파일에 다음 의존성을 추가합니다.

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

Gradle을 사용한다면 build.gradle 파일에 다음 의존성을 추가합니다.

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

K-means 군집 분석 알고리즘

K-means는 가장 간단하고 널리 사용되는 군집 분석 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 그룹화하는 작업을 수행하며, 클러스터의 중심과 각 데이터간의 거리를 이용합니다.

다음은 Apache Commons Math를 사용하여 K-means 군집 분석을 수행하는 예제 코드입니다.

import org.apache.commons.math3.ml.clustering.Cluster;
import org.apache.commons.math3.ml.clustering.KMeansPlusPlusClusterer;
import org.apache.commons.math3.ml.distance.EuclideanDistance;
import org.apache.commons.math3.ml.clustering.CentroidCluster;

public class KMeansClustererExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 군집화할 데이터 포인트 생성
        double[][] points = {
            {1.2, 2.3},
            {2.1, 1.4},
            {3.5, 4.8},
            {5.0, 6.2},
            {10.1, 12.3},
            {11.4, 13.2}
        };
        
        // K-means 군집 분석 알고리즘 객체 생성
        KMeansPlusPlusClusterer<ClusterablePoint> clusterer = new KMeansPlusPlusClusterer<>(2, 1000, new EuclideanDistance());
        
        // 데이터로부터 클러스터 생성
        List<CentroidCluster<ClusterablePoint>> clusters = clusterer.cluster(points);
        
        // 결과 출력
        for (CentroidCluster<ClusterablePoint> cluster : clusters) {
            System.out.println(String.format("Cluster centroid: %s, Points: %s", cluster.getCenter(), cluster.getPoints()));
        }
    }
}

위 예제 코드에서는 2개의 클러스터를 생성하고, 주어진 데이터 포인트를 군집화합니다. 결과로서 각 클러스터의 중심과 포함된 데이터 포인트들을 출력합니다.

결론

Apache Commons Math를 사용하여 간단하게 군집 분석 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보았습니다. K-means 알고리즘을 예를 들어 설명하였지만, Apache Commons Math는 다양한 군집 분석 알고리즘을 제공하고 있으므로 필요에 따라 적합한 알고리즘을 선택하여 활용할 수 있습니다. 추가적인 정보는 Apache Commons Math 공식 홈페이지에서 확인할 수 있습니다.