꿈라CBT다음은 어느 기업이 k-평균 군집분석을 수행하며 관찰한 사항 (가)~(라)이다. 이에 대한 해석으로 가장 적절한 것은?
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(가) k를 1에서 10까지 늘려 가며 군집 내 제곱합(SSE)을 계산했더니, k가 커질수록 SSE가 계속 줄어들었다.
(나) k = 4를 지나면서 SSE의 감소폭이 눈에 띄게 꺾인 뒤로는 완만해졌다.
(다) 매출액(원)과 방문 횟수(회)를 그대로 사용했더니, 군집이 사실상 매출액만으로 나뉘었다.
(라) 초기 중심점을 다르게 잡을 때마다 최종 군집 결과가 조금씩 달라졌다.
- 1(가)는 k가 클수록 군집이 좋아진다는 뜻이므로, 가능한 최대인 k = 10을 선택하는 것이 바람직하다.
- 2(나)에서 감소폭이 꺾이는 지점을 군집 수의 후보로 삼는 것이 엘보우 기법이며, (다)는 척도 차이 때문이므로 표준화로, (라)는 초기값 민감성 때문이므로 여러 번 반복 실행해 가장 좋은 결과를 택하는 방식으로 완화할 수 있다.
- 3(다)는 매출액이 군집을 결정하는 가장 중요한 변수임을 보여주므로, 방문 횟수는 분석에서 제외하는 것이 옳다.
- 4(라)는 알고리즘의 결함을 뜻하므로, k-평균 대신 반드시 계층적 군집분석을 사용해야 한다.