[go] Go 언어로 데이터 군집화를 위한 K-평균 알고리즘 구현하기

11 Dec 2023

이번에는 Go 언어를 사용하여 데이터 군집화를 위한 K-평균 알고리즘을 구현해보려고 합니다. K-평균 알고리즘은 간단하면서도 효과적인 군집화 알고리즘이며, 데이터 마이닝 및 패턴 인식 분야에서 널리 사용됩니다.

K-평균 알고리즘 개요

K-평균 알고리즘은 입력된 데이터를 K개의 군집으로 그룹화하는 비지도 학습 알고리즘입니다. 알고리즘은 다음과 같은 절차를 따릅니다.

임의로 K개의 중심점(centroid)을 선택합니다.
각 데이터를 가장 가까운 중심점에 할당하여 군집을 형성합니다.
각 군집의 중심점을 다시 계산합니다.
중심점이 변화하지 않을 때까지 2, 3단계를 반복합니다.

Go 언어로 K-평균 알고리즘 구현

아래는 Go 언어로 간단한 K-평균 알고리즘의 구현 코드입니다. 이 코드는 2차원 데이터에 대한 K-평균 알고리즘을 구현한 예시입니다.

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

type Point struct {
	X, Y float64
}

func kMeans(points []Point, k int, maxIterations int) ([]Point, map[Point][]Point) {
	centroids := initializeCentroids(points, k)
	iterations := 0
	for iterations < maxIterations {
		clusterMap := make(map[Point][]Point)
		for _, point := range points {
			closestCentroid := findClosestCentroid(point, centroids)
			clusterMap[closestCentroid] = append(clusterMap[closestCentroid], point)
		}
		newCentroids := recalculateCentroids(clusterMap)
		if isConverged(centroids, newCentroids) {
			break
		}
		centroids = newCentroids
		iterations++
	}
	return centroids, clusterMap
}

// 나머지 함수들의 구현은 생략함

위 코드에서는 Point 구조체를 정의하고, kMeans 함수를 사용하여 K-평균 알고리즘의 핵심 기능을 구현합니다.

마무리

이렇게 Go 언어를 사용하여 K-평균 알고리즘을 간단히 구현해보았습니다. 데이터 군집화에 대한 자세한 내용 및 더 많은 기능을 추가하고 싶다면, 이 코드를 기반으로 확장할 수 있습니다.

더 많은 정보를 확인하려면 K-평균 클러스터링 - 위키피디아를 참고하세요.