KNN은 지도 학습 알고리즘 중 하나로, 분류 및 회귀 분석에 사용됩니다. 이 알고리즘은 새로운 데이터를 분류할 때, 주변 데이터의 다수결을 통해 분류 합니다.

데이터 세트 로드하기

가장 먼저, 분석에 사용할 데이터 세트를 로드해야 합니다. Go 언어에서는 데이터 분석을 위해 gonum 패키지를 이용할 수 있습니다.

import (
	"github.com/gonum/matrix/mat64"
	"os"
)

데이터 전처리

KNN 분석을 위해 데이터를 전처리해야 합니다. 이는 데이터를 단위화하고, 누락된 값이나 이상치를 처리하는 작업을 포함합니다.

func preprocessData(data []float64) *mat64.Dense {
	// 데이터 전처리 작업 수행
}

KNN 모델 학습

이제 gonum 라이브러리를 이용해 KNN 모델을 학습할 수 있습니다.

func trainModel(data *mat64.Dense) *knn.Model {
	// KNN 모델 학습
}

예측하기

모델이 학습된 후, 새로운 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있습니다.

func predict(model *knn.Model, newData []float64) string {
	// 새로운 데이터 예측
}

결론

KNN을 이용한 데이터 분석은 Go 언어에서 가능하며, gonum 패키지를 이용하여 쉽게 구현할 수 있습니다. KNN은 간단하면서도 효과적인 알고리즘이며, 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.

더 많은 정보는 gonum 패키지 링크에서 확인할 수 있습니다.