7. [예시문제] 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법 중 하나인 K-평균 군집(K-Means Clustering) 분석에 대한 설명으로 옳은 것은 무엇인가?
- 미리 정의된 레이블(Label)이 있는 데이터를 기반으로 학습하여 새로운 데이터의 클래스를 예측한다.
- 데이터를 미리 정해진 K개의 군집(Cluster)으로 나누며, 각 군집의 중심(Centroid)을 기준으로 데이터를 할당한다.
- 선형 회귀를 사용하여 연속적인 종속 변수의 값을 예측하는 데 주로 사용된다.
- 데이터 간의 연관 규칙을 발견하여 상품 추천 시스템 등에 활용된다.
정답: 2번
K-평균 군집 분석은 비지도 학습으로, 레이블이 없는 데이터를 입력받아 사용자가 지정한 K개의 군집으로 데이터를 나눕니다. 각 데이터 포인트는 가장 가까운 군집 중심에 할당되며, 이 중심은 반복적으로 업데이트됩니다. 1번은 지도 학습(분류), 3번은 회귀 분석, 4번은 연관 규칙 마이닝에 해당합니다.