[go] Go 언어로 데이터 분석을 위한 PCA 알고리즘 구현하기

11 Dec 2023

PCA(Principal Component Analysis)는 고차원 데이터의 차원을 줄이는 데 사용되는 통계적 방법입니다. 이 기술은 데이터를 분석하고 시각화하는 데 유용하며, 특히 머신러닝 및 패턴인식 분야에서 널리 사용됩니다.

이 블로그 포스트에서는 Go 언어를 사용하여 PCA 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 살펴보겠습니다.

PCA 알고리즘 개요

PCA는 주성분 분석이라고도 불리며, 주어진 데이터의 고유 벡터와 고유값을 찾아 이를 이용해 데이터를 변환합니다. 기본적으로 다차원 데이터를 저차원으로 투영함으로써 데이터의 구조를 파악하거나 잡음을 제거할 수 있습니다.

PCA 알고리즘은 다음과 같은 단계로 요약될 수 있습니다:

데이터의 평균을 0으로 조정
공분산 행렬을 계산
공분산 행렬의 고유 벡터와 고유값을 찾기
고유값을 기준으로 고유 벡터를 정렬하고, 선택된 주성분의 수에 따라 고유 벡터를 선택
선택된 고유 벡터를 사용하여 데이터를 변환

Go를 사용한 PCA 알고리즘 구현

이제 Go 언어를 사용하여 PCA 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보겠습니다. 아래는 간단한 예제 코드입니다.

package main

import (
	"fmt"
	"gonum.org/v1/gonum/mat"
)

func main() {
	// 데이터 행렬 생성
	data := mat.NewDense(3, 2, []float64{1, 2, 3, 4, 5, 6})

	// 데이터의 열을 평균이 0이 되도록 조정
	rows, _ := data.Dims()
	cols := make([]float64, rows)
	for j := 0; j < data.RawMatrix().Cols; j++ {
		col := data.ColView(j)
		mean := mat.Sum(col) / float64(rows)
		cols[j] = mean
		for i := 0; i < rows; i++ {
			data.Set(i, j, data.At(i, j)-mean)
		}
	}

	// 공분산 행렬 계산
	var s mat.SymDense
	s.SymOuterK(1, data, nil)

	// 공분산 행렬의 고유값과 고유 벡터 계산
	var eig mat.Eigen
	ok := eig.Factorize(&s, true)
	if !ok {
		fmt.Println("고유값 분해에 실패했습니다.")
		return
	}
	vals := eig.Values(nil)
	vecs := mat.NewDense(rows, len(vals), nil)
	eig.VectorsTo(vecs)

	// 선택된 주성분 수에 따라 고유 벡터 선택
	numPC := 1
	selectedVecs := vecs.View(0, 0, rows, numPC)

	// 데이터를 변환
	var transformed mat.Dense
	transformed.Mul(data, selectedVecs)
	fmt.Println(transformed)
}

위의 코드에서는 gonum.org/v1/gonum/mat 패키지를 사용하여 PCA 알고리즘을 구현하였습니다. 해당 코드는 데이터의 생성, 평균 조정, 공분산 행렬 계산, 고유값 분해, 주요 성분 선택 및 데이터 변환 단계를 구현합니다.

마치며

이 포스트에서는 Go를 사용하여 PCA 알고리즘을 구현하는 방법에 대해 살펴보았습니다. PCA는 차원 축소, 데이터 시각화 및 노이즈 제거 등 다양한 응용 프로그램에서 유용하게 활용될 수 있습니다. Gonum 라이브러리를 사용하여 PCA를 구현함으로써 Go 언어로의 응용을 보다 쉽게 할 수 있습니다.

많은 데이터 과학 및 머신러닝 라이브러리가 다양한 프로그래밍 언어에서 사용 가능하며, Go 또한 이러한 라이브러리를 통해 데이터 분석 및 머신러닝 분야에서 강력한 도구로 자리 잡고 있음을 기억해두세요.