클러스터링(Clustering)의 개념과 주요목적 및 장·단점과 발전 전망
컴퓨터시스템응용기술사 제113회 4교시 27번 문항으로, 과목은 AI/신기술입니다. ‘클러스터링’ 키워드는 컴퓨터시스템응용기술사 기출 2문항에 나왔습니다.
원문 문제
컴퓨터시스템응용기술사 제113회 27번. 클러스터링(Clustering)의 개념과 주요목적 및 장·단점과 발전 전망
핵심 키워드
- 클러스터링
- K-means
- 계층적 클러스터링
- 거리 기반 군집화
- 중심점 기반 알고리즘
- 클러스터 평가
고득점 가이드 — 1. 개요
클러스터링은 사전 레이블 없이 데이터 간 유사성을 기준으로 개체를 자동 그룹화하는 비지도 학습 기법이다. 대규모 비정형 데이터에서 잠재 구조와 패턴을 발견하기 위해 거리, 밀도, 확률 분포 등을 측도로 사용하며 분석 초기 탐색 단계와 후속 모델링의 입력 변수 생성, 이상치 탐지에 폭넓게 활용된다. 본문에서는 핵심 원리, 주요 목적, 장단점, 발전 전망을 차례로 살핀다.
출제 이력
- 클러스터링기출 2문항
- K-means기출 1문항
- 계층적 클러스터링기출 1문항
- 거리 기반 군집화기출 1문항
- 중심점 기반 알고리즘기출 1문항
- 클러스터 평가기출 1문항