꿈라CBT혼합분포군집과 EM 알고리즘에 대한 설명으로 가장 적절하지 않은 것은?
- 1E 단계에서는 현재의 모수를 이용해 각 관측치가 각 분포에 속할 확률을 계산하고, M 단계에서는 그 확률을 가중치로 삼아 모수를 다시 추정한다.
- 2혼합분포군집에서 군집의 개수는 자료로부터 자동으로 결정되므로, 분석가가 사전에 정해 줄 필요가 없다.
- 3혼합분포군집은 각 관측치가 여러 군집에 속할 확률을 함께 제시하는 확률적 군집이므로, 각 관측치를 하나의 군집에만 배정하는 K-평균과 구분된다.
- 4EM 알고리즘은 반복할 때마다 가능도가 감소하지 않는 성질을 갖지만 국소 최댓값에 수렴할 수 있으므로, 서로 다른 초기값으로 여러 번 수행해 보는 것이 권장된다.