모두를 위한 머신러닝 12주차 퀴즈

아래 설명의 빈칸에 들어갈 가장 적절한 단어를 고르시오.

“________은 라벨이 지정되지 않은 데이터를 이용하여 학습하는 알고리즘이며,
데이터의 구조적 특성을 찾는 ________은 그 중 한 예이다. ”

하나를 선택하세요.

지도 학습, 구조예측

비지도 학습, 구조예측

지도 학습, 클러스터링

비지도 학습, 클러스터링

라벨이 지정되지 않았다 == 비지도 학습, 데이터 구조의 특성을 찾는다 == 클러스터링

문장에서 빈칸을 채울 가장 적절한 단어를 고르는 문제입니다. 문장은 다음과 같습니다:

“____은 라벨이 지정되지 않은 데이터를 이용하여 학습하는 알고리즘이며, 데이터의 구조적 특성을 찾는 ____은 그 중 한 예이다. ”

이 문장을 분석해 보면, 첫 번째 빈칸은 라벨이 없는 데이터를 이용하는 학습 방법을 설명하고 있습니다. 두 번째 빈칸은 데이터의 구조적 특성을 찾는 방법을 나타내고 있습니다.

• 라벨이 지정되지 않은 데이터를 이용하는 학습 알고리즘은 비지도 학습입니다.
• 데이터의 구조적 특성을 찾는 방법 중 하나는 클러스터링입니다.

따라서, 빈칸을 채울 가장 적절한 단어는 다음과 같습니다:

“비지도 학습은 라벨이 지정되지 않은 데이터를 이용하여 학습하는 알고리즘이며, 데이터의 구조적 특성을 찾는 클러스터링은 그 중 한 예이다.”

정답은 비지도 학습, 클러스터링입니다.

그래서 정답은:

비지도 학습, 클러스터링

비지도 학습은 라벨이 지정되지 않은 데이터를 가지고 학습하는 알고리즘이며, 클러스터링은 데이터의 구조적 특성을 발견하기 위한 과정이므로 비지도 학습에 해당됨.

정답 : 비지도 학습, 클러스터링

 

K-means알고리즘에 관한 다음 설명 중에서 올바른 것을 모두 고르시오.

하나 이상을 선택하세요.

1. K-means에서 최적화 목적함수는 각 클러스터 중심에서 데이터까지의 거리를 최소화하는 것이다

2. 최적화는 클러스터 할당 단계에서 수행된다

3. 최적화는 클러스터 중심 업데이트 단계에서 수행된다

4. 최적화는 클러스터 할당 단계 및 클러스터 중심 업데이트 단계 모두에서 수행된다

1번 맞고, 업데이트 단계에서 최적화 아니었나?

K-means 알고리즘에 관한 설명에서 올바른 것을 고르기 위해, K-means의 동작 원리와 각 단계에서 수행되는 작업을 이해하는 것이 중요합니다. K-means 알고리즘은 다음과 같은 단계로 이루어집니다:

1. 초기 클러스터 중심 설정
2. 각 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터 중심에 할당 (클러스터 할당 단계)
3. 각 클러스터 중심을 할당된 데이터 포인트들의 평균으로 업데이트 (클러스터 중심 업데이트 단계)
4. 클러스터 할당 단계와 클러스터 중심 업데이트 단계를 반복하여 수렴할 때까지 진행

K-means의 최적화 목적함수는 각 클러스터 중심에서 데이터 포인트까지의 거리를 최소화하는 것입니다. 이는 클러스터 할당 단계와 클러스터 중심 업데이트 단계 모두에서 수행됩니다.

각 설명을 검토해 보겠습니다:

1. K-means에서 최적화 목적함수는 각 클러스터 중심에서 데이터까지의 거리를 최소화하는 것이다
   • 맞습니다. K-means 알고리즘의 목적은 각 클러스터 중심에서 데이터 포인트까지의 거리의 제곱합을 최소화하는 것입니다.
2. 최적화는 클러스터 할당 단계에서 수행된다
   • 부분적으로 맞습니다. 클러스터 할당 단계에서 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터 중심에 할당하여 거리를 최소화하려는 노력이 수행됩니다.
3. 최적화는 클러스터 중심 업데이트 단계에서 수행된다
   • 부분적으로 맞습니다. 클러스터 중심 업데이트 단계에서는 각 클러스터의 중심을 새로 계산하여 클러스터 내의 데이터 포인트들에 더 가까운 중심을 찾습니다.
4. 최적화는 클러스터 할당 단계 및 클러스터 중심 업데이트 단계 모두에서 수행된다
   • 맞습니다. 최적화는 클러스터 할당 단계에서 데이터 포인트를 가장 가까운 클러스터 중심에 할당하고, 클러스터 중심 업데이트 단계에서 클러스터 중심을 다시 계산하는 과정에서 모두 수행됩니다.

따라서, 올바른 설명은:

1. K-means에서 최적화 목적함수는 각 클러스터 중심에서 데이터까지의 거리를 최소화하는 것이다
2. 최적화는 클러스터 할당 단계에서 수행된다
3. 최적화는 클러스터 중심 업데이트 단계에서 수행된다
4. 최적화는 클러스터 할당 단계 및 클러스터 중심 업데이트 단계 모두에서 수행된다

결론적으로, 올바른 설명은 1, 2, 3, 4입니다.

1. K-means 알고리즘은 클러스터 중심에서 각 데이터까지의 거리를 최소화 함으로써 데이터를 군집화시키는 알고리즘 임.

4. 최적화는 클러스터 할당 단계와 클러스터 중심 업데이트 단계 모두에서 수행됨

The correct answers are: K-means에서 최적화 목적함수는 각 클러스터 중심에서 데이터까지의 거리를 최소화하는 것이다, 최적화는 클러스터 할당 단계 및 클러스터 중심 업데이트 단계 모두에서 수행된다