K-Means Clustering과 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 개념, 구성요소, 장/단점

제129회1교시AI/신기술신규무료

정보관리기술사 제129회 1교시 5번 문항으로, 과목은 AI/신기술입니다. ‘K-Means’ 키워드는 정보관리기술사 기출 3문항에 나왔습니다.

원문 문제

정보관리기술사 제129회 5번. K-Means Clustering과 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 개념, 구성요소, 장/단점

핵심 키워드

K-Means
DBSCAN
군집화
밀도
거리 메트릭
이상치 탐지

고득점 가이드 — 1. 개요

K-Means와 DBSCAN은 레이블이 없는 데이터에서 유사한 관측치를 묶는 대표적 비지도 군집화 알고리즘이다. K-Means는 중심점과의 거리 최소화를 반복하는 거리 기반 방식이고, DBSCAN은 데이터 밀도의 연결성을 따라 군집을 확장하는 밀도 기반 방식이다.

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출제 이력

K-Means기출 3문항
DBSCAN기출 2문항
군집화기출 3문항
밀도기출 1문항
거리 메트릭기출 1문항
이상치 탐지기출 2문항

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