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[통계] 클러스터링
이름
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비지도 학습(Unsupervised Learning)의 주요 특징으로 가장 적절한 것은 무엇인가요?
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비지도 학습(Unsupervised Learning)의 주요 특징으로 가장 적절한 것은 무엇인가요?
A
모델 학습을 위해 명확한 정답(라벨)이 있는 데이터를 사용한다.
B
데이터 분류(Classification) 및 회귀(Regression) 문제 해결에 주로 사용된다.
C
데이터 내 숨겨진 구조나 패턴, 관계를 스스로 발견하는 것을 목표로 한다.
D
학습 결과를 평가하기 위해 항상 손실 함수(Loss Function) 최소화 과정을 거친다.
K-Means 알고리즘의 핵심 원리에 대한 설명으로 가장 옳은 것은 무엇인가요?
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K-Means 알고리즘의 핵심 원리에 대한 설명으로 가장 옳은 것은 무엇인가요?
A
각 데이터 포인트가 가장 멀리 있는 군집의 중심점에 할당되도록 군집을 나눈다.
B
데이터 간의 밀도를 기반으로 군집을 형성하며, K값을 미리 지정할 필요가 없다.
C
각 데이터 포인트가 자신이 속한 군집의 중심점(Centroid)에 다른 군집보다 더 가깝도록 군집을 할당한다.
D
데이터들을 순차적으로 묶어 나무 구조(덴드로그램)를 형성하여 군집을 표현한다.
Old Faithful 데이터셋 예제에서 K-Means를 적용하기 전에 데이터를 표준화(Standardization)하는 주된 이유는 무엇인가요?
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Old Faithful 데이터셋 예제에서 K-Means를 적용하기 전에 데이터를 표준화(Standardization)하는 주된 이유는 무엇인가요?
A
데이터의 개수를 줄여 계산 속도를 높이기 위해
B
시각화 결과에서 군집을 더 명확하게 구분하기 위해
C
K-Means가 거리 기반 알고리즘이므로, 변수 간 단위(scale) 차이의 영향을 줄이기 위해
D
데이터에 존재하는 이상치(outlier)를 제거하기 위해
다음 Python 코드에서 n_clusters=2 파라미터의 역할은 무엇인가요?
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다음 Python 코드에서 n_clusters=2 파라미터의 역할은 무엇인가요?
A
K-Means 알고리즘을 2번 반복하여 실행하도록 설정한다.
B
데이터를 최종적으로 2개의 군집으로 나누도록 지정한다.
C
초기 중심점 선택 시 2개의 후보 중에서 고르도록 한다.
D
학습 데이터 중 처음 2개의 샘플만 사용하도록 지정한다.
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