[kotlin] 코틀린으로 차원 축소 및 특징 선택하기

08 Dec 2023

kotlin

본 블로그에서는 코틀린을 사용하여 차원 축소와 특징 선택을 하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

차원 축소(Dimensionality Reduction)

차원 축소는 고차원 데이터의 특징을 유지하면서 저차원으로 압축하는 방법으로, 데이터를 시각화하거나 불필요한 정보를 제거하여 연산 효율성을 높이는 데 사용됩니다. 차원 축소는 PCA(Principal Component Analysis), t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) 등의 알고리즘을 사용하여 수행됩니다.

import org.apache.spark.mllib.linalg.Vectors
import org.apache.spark.mllib.feature.{PCA, StandardScaler}

// 데이터 준비
val data = ... // 입력 데이터
val features = data.map(s => Vectors.dense(s.split(' ').map(_.toDouble)))

// 데이터 표준화
val scaler = new StandardScaler(withMean = true, withStd = true).fit(features)
val scaledData = data.map(s => scaler.transform(Vectors.dense(s.split(' ').map(_.toDouble))))

// PCA를 사용한 차원 축소
val pca = new PCA(3).fit(scaledData)
val result = data.map(s => pca.transform(Vectors.dense(s.split(' ').map(_.toDouble))))

특징 선택(Feature Selection)

특징 선택은 모델 학습에 가장 유용한 특징을 선택하여 불필요한 특징을 제거하는 것을 말합니다. 이를 통해 모델의 정확도를 향상시키고, 연산 비용을 줄일 수 있습니다.

import org.apache.spark.ml.feature.ChiSqSelector
import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors

// 데이터 준비
val data = ... // 입력 데이터
val features = data.map(s => Vectors.dense(s.split(' ').map(_.toDouble)))

// ChiSqSelector를 사용한 특징 선택
val selector = new ChiSqSelector().setNumTopFeatures(3).setFeaturesCol("features").setLabelCol("label").setOutputCol("selectedFeatures")
val result = selector.fit(data).transform(data)

결론

코틀린에서 차원 축소와 특징 선택을 위해 Apache Spark의 MLlib 라이브러리를 사용할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 데이터의 특징을 효율적으로 다루고 머신러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

참고 문헌:

내용을 참조하여 작성되었습니다.