[java] Apache Commons Math를 사용하여 클러스터링

22 Dec 2023

java

클러스터링은 비지도 학습 기법으로, 유사한 데이터를 그룹으로 묶는 역할을 합니다. 클러스터링은 데이터를 이해하고 다양한 패턴을 발견하는 데 도움이 됩니다. Apache Commons Math는 Java 프로그래밍 언어를 사용하여 다양한 수학적 문제를 해결하는 도구 모음입니다. 이 라이브러리를 사용하여 클러스터링을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

Apache Commons Math

Apache Commons Math 라이브러리는 다양한 수학 함수, 알고리즘, 확률 분포 및 통계 도구를 제공합니다. 이를 사용하여 데이터 마이닝, 최적화, 머신 러닝, 과학 및 공학 계산 등 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다. 클러스터링을 위한 Apache Commons Math의 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

K-평균 알고리즘
계층적 클러스터링
밀도 기반 클러스터링

Apache Commons Math를 사용한 클러스터링 예제

다음은 Apache Commons Math를 사용하여 간단한 데이터 세트를 클러스터링하는 Java 예제입니다.

import org.apache.commons.math3.ml.clustering.Cluster;
import org.apache.commons.math3.ml.clustering.Clusterer;
import org.apache.commons.math3.ml.clustering.DoublePoint;
import org.apache.commons.math3.ml.clustering.KMeansPlusPlusClusterer;

import java.util.List;

public class ClusteringExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 데이터 생성
        List<DoublePoint> points = // 데이터 포인트 생성

        // 클러스터링
        int k = 3; // 클러스터 수
        Clusterer<DoublePoint> clusterer = new KMeansPlusPlusClusterer<>(k);
        List<? extends Cluster<DoublePoint>> clusters = clusterer.cluster(points);
        
        // 클러스터 결과 출력
        for (Cluster<DoublePoint> cluster : clusters) {
            System.out.println("Cluster: " + cluster.getPoints());
        }
    }
}

위의 예제에서는 K-평균 알고리즘을 사용하여 데이터 포인트를 3개의 클러스터로 그룹화했습니다.

Apache Commons Math를 사용하여 클러스터링을 수행하는 방법에 대한 기본적인 내용을 살펴보았습니다. 이러한 기능을 사용하여 실제 데이터에 클러스터링을 적용하여 데이터의 패턴과 특징을 발견할 수 있습니다.

참고 자료

Apache Commons Math 사용법에 대해 더 알아보려면 위의 참고 자료를 참조하시기 바랍니다.