군집분석 쉬운 문제 6선 · 6절 알약 모음에서 바로 풀리는 것만

EASY 01 / 개요

군집분석에 맞는 분석 방법 고르기

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출처 · 군집분석 개요 슬라이드 (p446–466)

QUESTION 01

붓꽃 데이터로 군집을 나눌 때 적절한 기법

12회 기출 · 37번

문제

150개의 식물 개체를 4개의 변수(꽃받침 길이, 꽃받침 폭, 꽃잎 길이, 꽃잎 폭)로 측정한 데이터를 사용하여 3개의 식물 군으로 구분하려 한다. 이때 사용 가능한 분석 방법으로 적절한 것은?

① 회귀분석(Regression)

② 시계열분석(Time series Analysis)

③ 군집분석(Cluster Analysis)

④ 연관분석(Association Analysis)

정답 ③

레이블(품종) 없이 측정값의 유사성만으로 3개 군으로 나누는 것이 군집분석이다.

① 오답회귀분석은 예측할 종속변수가 있을 때 쓴다 — 이 문제엔 종속변수가 없다.

② 오답시계열분석은 시간 순서가 있는 데이터를 다룬다 — 측정값에는 시간 요소가 없다.

③ 정답사전 레이블 없이 유사성만으로 그룹화하는 비지도학습이 군집분석이다.

④ 오답연관분석은 항목 간 동시발생 규칙을 찾는 기법이다 — "군으로 나누기"와 목적이 다르다.

핵심 암기 · "몇 개의 군으로 나누자" → 군집분석

EASY 02 / 거리·유사도

상관성을 고려하는 거리 측도

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출처 · 거리·유사도 측도 (p449–451)

QUESTION 02

변수 간 상관성을 고려한 통계적 거리

31회 기출 · 40번

문제

변수 간 상관성을 고려하여 두 데이터의 통계적 거리를 계산하는 방법은?

① 유클리디안 거리

② 맨해튼 거리

③ 마할라노비스 거리

④ 코사인 유사도

정답 ③

마할라노비스 거리는 공분산행렬을 사용해 변수 간 상관성을 반영하는 통계적 거리다.

① 오답유클리디안 거리는 두 점 사이의 직선거리로, 변수 간 상관성을 반영하지 않는다.

② 오답맨해튼 거리는 각 축 방향 거리의 절댓값 합으로, 상관성과 무관하다.

③ 정답공분산행렬을 반영하는 유일한 선택지 — 상관성이 있는 변수에 적합하다.

④ 오답코사인 유사도는 벡터의 방향을 비교하는 척도로, 상관성 보정과는 다른 개념이다.

핵심 암기 · "상관관계·공분산" → 마할라노비스 거리

EASY 03 / 연결법

가장 먼 거리로 정의하는 연결법

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출처 · 계층적군집분석 이론정복 (p452–455)

QUESTION 03

군집 간 거리를 가장 먼 거리로 정의하는 연결법

38회 기출 · 44번

문제

두 군집에 속한 개체 간 거리 중 가장 먼 거리를 군집 간 거리로 정의하는 연결법은 무엇인가?

① 최단연결법

② 최장연결법

③ 평균연결법

④ 중심연결법

정답 ②

최장연결법만 두 군집에서 가장 먼 개체 간의 거리를 기준으로 삼는다.

① 오답최단연결법은 가장 가까운 개체 간 거리를 기준으로 한다 — "가장 먼"과 반대다.

② 정답핵심 암기 · 최장 = 먼 둘.

③ 오답평균연결법은 모든 개체 쌍의 평균 거리를 쓴다 — 극값 기준이 아니다.

④ 오답중심연결법은 개체 간 거리가 아니라 군집의 중심(centroid) 간 거리를 쓴다.

핵심 암기 · 최단=가까운 둘 / 최장=먼 둘 / 평균=전체평균 / 중심=중심끼리

EASY 04 / SOM

고차원→저차원 지도로 정렬하는 기법

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출처 · 자기조직화지도(SOM) (p462–463)

QUESTION 04

고차원 데이터를 저차원 뉴런 지도로 정렬

11회 기출 · 48번

문제

고차원 데이터를 이해하기 쉬운 저차원의 뉴런으로 정렬하여 지도의 형태로 형상화하는 클러스터링 방법으로 적절한 것은?

① 의사결정나무(Decision Tree)

② 연관규칙(Association Rule)

③ 랜덤포레스트(Random Forest)

④ 자기조직화지도(SOM)

정답 ④

SOM(Self-Organizing Map)은 비지도 신경망으로, 고차원 입력을 저차원(보통 2차원) 격자의 뉴런에 정렬해 지도 형태로 보여준다.

① 오답의사결정나무는 분류 규칙을 트리로 쪼개는 기법 — 저차원 지도 형상화와 무관하다.

② 오답연관규칙은 항목 간 동시발생 패턴을 찾는 기법이다.

③ 오답랜덤포레스트는 여러 트리를 앙상블하는 분류·회귀 기법이다.

④ 정답"고차원 → 저차원 지도" 표현이 곧 SOM을 가리킨다.

핵심 암기 · 고차원 → 저차원 지도 = SOM

EASY 05 / 최신 기법

군집분석 "기법"이 아닌 것 고르기

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출처 · 최신 군집분석 5기법 (p463–465)

QUESTION 05

군집분석 기법으로 가장 적절하지 않은 것

36회 기출 · 50번

문제

군집분석 기법으로 가장 적절하지 않은 것은?

① K-Means Clustering

② 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)

③ Silhouette Coefficient

④ DBSCAN

정답 ③

Silhouette Coefficient(실루엣 계수)는 군집을 나누는 기법이 아니라, 이미 나뉜 군집의 품질을 평가하는 지표다.

① 군집분석 기법중심 기반으로 군집을 나누는 대표적 알고리즘이다 — 정답 후보 아님.

② 군집분석 기법덴드로그램으로 군집을 병합·분리하는 알고리즘이다 — 정답 후보 아님.

③ 정답(기법 아님)군집을 나누는 알고리즘이 아니라, 나뉜 결과의 응집도·분리도를 재는 평가지표다.

④ 군집분석 기법밀도 기반으로 군집을 나누는 알고리즘이다 — 정답 후보 아님.

핵심 암기 · "~계수·~지수"는 대개 평가지표, "~화·~means"는 군집 기법

EASY 06 / 지도·비지도

비지도학습 군집화 알고리즘 고르기

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출처 · 덤문제 · 군집분석 3문제 풀이

QUESTION 06

비지도학습에 해당하는 군집화 알고리즘

학생용 복습

문제

비지도학습 중 군집화 알고리즘에 해당하는 것은?

① 나이브베이즈

② K-NN

③ 로지스틱 회귀

④ K-means

⑤ SVM

정답 ④

K-means는 정답(레이블) 없이 유사성만으로 군집을 형성하는 대표적 비지도학습 알고리즘이다.

① 오답나이브베이즈는 확률 기반 지도학습 분류 기법이다.

② 오답K-NN은 레이블을 참고하는 지도학습 분류·회귀 기법이다.

③ 오답로지스틱 회귀도 레이블이 필요한 지도학습 분류 기법이다.

④ 정답레이블 없이 유사성으로 그룹을 찾는 비지도학습 군집화 알고리즘이다.

⑤ 오답SVM도 레이블 기반 지도학습 분류·회귀 기법이다.

핵심 암기 · K-means · DBSCAN · 계층적 군집화 = 비지도 군집분석