데이터 마이닝 기법
정보관리기술사 제130회 2교시 14번 문항으로, 과목은 AI/신기술입니다. ‘분류’ 키워드는 정보관리기술사 기출 4문항에 나왔습니다.
원문 문제
정보관리기술사 제130회 14번. 데이터 마이닝 기법
- 1). K-means Clustering
- 2). DBSCAN(Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise)
- 3). SVM(Support Vector Machine)
핵심 키워드
- K-means
- DBSCAN
- SVM
- 군집화
- 분류
- 비지도 학습
- 지도 학습
고득점 가이드 — 1. 개요
데이터 마이닝은 레이블 유무에 따라 비지도 군집화와 지도 분류로 구분되며, K-means·DBSCAN 은 비지도 군집화, SVM(Support Vector Machine) 은 지도 분류의 대표 알고리즘이다. 세 알고리즘의 학습 유형·파라미터·노이즈 처리·고차원 적합성 비교는 [표 1] 참조. 본문은 각 알고리즘의 동작 원리와 적용 조건을 차례로 서술한다.
출제 이력
- K-means기출 3문항
- DBSCAN기출 2문항
- SVM기출 2문항
- 군집화기출 3문항
- 분류기출 4문항
- 비지도 학습기출 4문항
- 지도 학습기출 2문항
- 제105회 2번기계학습(Machine Learning)의 정의와 알고리즘 유형AI1교시겹치는 키워드: 지도 학습, 비지도 학습, 분류, 군집화무료
- 제129회 5번K-Means Clustering과 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) 개념, 구성요소, 장/단점AI1교시겹치는 키워드: K-means, DBSCAN, 군집화무료
- 제127회 10번SVM(Support Vector Machine)AI1교시겹치는 키워드: SVM, 분류무료
- 제122회 5번군집분석(Cluster Analysis)데이터1교시겹치는 키워드: 비지도 학습, K-means무료
- 제134회 31번군집분석 기법인 SOM(Self Organizing Map)AI4교시겹치는 키워드: 비지도 학습
- 제105회 22번데이터 마이닝에서 데이터를 분류(Classification)하는 의사결정나무(Decision Tree)의 설명, 형성과정과 장단점데이터3교시겹치는 키워드: 분류
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