문제 관리

자격증 선택 :
조회 결과 목록 : 선택, 순번, 문제, 과목-장, 세부 절, 학습목표, 배점, 비기봇 해설, 핵심쇼츠강의, 관리
순번 문제 과목-장 세부 절 생성 주체 비기봇 해설 핵심쇼츠강의 관리
8481(2320)
nci.data는 64개 암세포주에 대한 6,830개 유전자 microarray 데이터이다. 아래는 이 자료를 이용한 군집분석 결과이다. 다음 중 아래 결과에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8482(2319)
군집분석은 비지도학습 기법 중 하나로 사전 정보 없이 자료를 유사한 대상끼리 묶는 방법이다. 다음 중 군집분석에 대한 설명으로 부적절한 것은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8483(2318)
다음은 군집이 얼마나 잘 되었나를 측정하는 군집 모델의 평가지표에 대한 설명이다. 가장 올바르지 않은 것은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8484(2317)
계층적 군집분석 수행 시 두 군집을 병합하는 방법 가운데 병합된 군집의 오차제곱합이 병합 이전 군집의 오차제곱합의 합에 비해 증가한 정도가 작아지는 방향으로 군집을 형성하는 방법은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8485(2316)
아래 설명에 해당하는 분석기법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8486(2315)
다음 중 k-means 군집분석에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8487(2314)
계층적 군집은 두 개체 간의 거리에 기반하여 군집을 형성해나간다. 두 개체간의 거리 측도 중, 두 벡터 사이의 각도를 이용하여 벡터간의 유사 정도를 측정하는 측도는 다음 중 무엇인가?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8488(2313)
다음 군집 모형 중 군집의 개수를 미리 지정하지 않아도 되는 장점으로 탐색적 분석에 사용하는 모형은 무엇인가?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8489(2312)
군집 모형 평가 기준 중 하나이며 군집의 밀집정도를 계산하는 방법으로 군집 내의 거리와 군집 간의 거리를 기준으로 군집 분할의 성과를 평가하는 것은 다음 중 무엇인가?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8490(2311)
군집화 기법 중 특정 공간에서 가까이 있는 데이터가 많은 지역을 중심으로 클러스터를 구성하며 비교적 비어 있는 지역을 경계로 하는 군집 기법으로 임의적인 모양의 군집 탐색에 효과적인 기법은 무엇인가?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8491(2310)
아래 데이터 셋 A, B 간의 유사성을 맨하탄(Manhattan) 거리로 계산하면 얼마인가?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8492(2309)
다음 중 예측력이 약한 모형(Week Learner)들을 결합하여 강한 예측모형을 만드는 방법의 알고리즘이 아닌 것은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8493(2308)
한 보험회사에서는 자사 고객의 보험갱신 여부를 고객의 인구통계학적 특성, 보험가입 채널, 상품 종류 등의 정보를 사용하여 예측하려고 한다. 다음 중 가장 적절한 분석 기법은 무엇인가?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8494(2307)
다음 중 아래 설명이 나타내는 앙상블 모형은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8495(2306)
다음 중 의사결정나무를 앙상블(ensemble)하는 방법 중 전체 변수 집합에서 부분 변수 집합을 선택하여 각각의 데이터 집합에 대해 모형을 생성한 후 결합하는 방식은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8496(2305)
앙상블(ensemble) 모형은 여러 모형의 결과를 결합함으로써 단일 모형으로 분석했을 때보다 신뢰성 높은 예측값을 얻을 수 있다. 다음 중 앙상블 모형의 특징으로 옳지 않은 것은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8497(2304)
다음 중 이상값 자료에 민감한 k-평균 군집의 단점을 보완하기 위해 평균 대신 사용되는 것으로 적절한 것은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8498(2303)
다음 중 k-평균 군집에 대한 설명으로 부적절한 것은?
3-3 군집 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8499(2302)
k-평균 군집은 단순하고 빠르게 수행될 수 있지만 변수의 크기(scale)에 영향을 받음에 따라 군집 분석을 수행하기 전에 정규화(normalization) 과정이 필수적이다. 다음 정규화 방법 중 원(raw)데이터의 분포를 유지하면서 정규화가 가능한 방법은 무엇인가?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기
8500(2301)
아래는 k-평균 군집을 수행하는 절차를 단계별로 기술한 것이다. 다음 중 k-평균 군집 수행 절차로 가장 올바른 것은?
3-3 분류 분석 자체 통과 매칭 대기 보기

TOP