[kotlin] 코틀린으로 이동 평균 알고리즘 구현하기

14 Dec 2023

kotlin

이동 평균은 일련의 수치 데이터에서 일정한 구간을 선택하여 해당 구간의 평균을 구하는 방법입니다.

이동 평균의 개념

이동 평균은 데이터의 변동을 완화하고 추세를 파악하는 데 유용합니다. 이동 평균을 구할 때는 데이터를 일정한 구간으로 나누어 해당 구간의 평균을 구합니다. 이를 통해 추세를 파악할 수 있고, 변동이 큰 데이터의 불규칙성을 줄일 수 있습니다.

코틀린으로 이동 평균 알고리즘 구현

다음은 코틀린으로 간단한 이동 평균 알고리즘을 구현하는 예제입니다.

fun movingAverage(data: List<Double>, windowSize: Int): List<Double> {
    val result = mutableListOf<Double>()
    var windowSum = 0.0
    for (i in data.indices) {
        if (i >= windowSize) {
            windowSum -= data[i - windowSize]
        }
        windowSum += data[i]
        if (i >= windowSize - 1) {
            result.add(windowSum / windowSize)
        }
    }
    return result
}

fun main() {
    val data = listOf(3.5, 2.5, 4.0, 5.0, 3.5, 4.5, 5.5, 6.0)
    val windowSize = 3
    val result = movingAverage(data, windowSize)
    println("이동 평균: $result")
}

위 예제에서 movingAverage 함수는 주어진 데이터와 윈도우 크기에 대해 이동 평균을 계산합니다. 이 알고리즘은 데이터의 인덱스에 따라 윈도우 크기만큼의 데이터를 더하여 평균을 구하고, 결과를 반환합니다.

마무리

코틀린을 사용하여 이동 평균 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 데이터의 추세를 파악하고 불규칙성을 줄이는 데 유용한 이동 평균은 실제 데이터 분석 및 예측에 널리 활용됩니다.

이번 포스트에서는 간단한 이동 평균 알고리즘을 구현하고 활용하는 방법을 살펴보았습니다.

참고 문헌:

이동 평균 - 위키백과