[통계] 클러스터링

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.

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.

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

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.