꿈라CBT다음 <보기>는 40개 변수를 가진 고객 데이터를 시각화한 세 시도이다. 이에 대한 해석으로 가장 적절한 것은?
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| 시도 | 방법 | 결과 |
|---|---|---|
| (가) | 산점도 행렬\((40 \times 40)\) | 1,560개 칸이 생겨 각 칸이 너무 작아 판독 불가 |
| (나) | PCA 후 제1·제2 주성분 산점도 | 누적 설명 비율 46%, 군집이 희미하게 보임 |
| (다) | t-SNE 2차원 투영 | 덩어리 5개가 뚜렷하게 분리되어 보임 |
- 1(다)에서 덩어리가 가장 뚜렷하므로 t-SNE가 언제나 우수한 방법이며, PCA는 더 이상 사용할 필요가 없다.
- 2(나)의 설명 비율이 46%로 낮으므로 PCA 결과는 신뢰할 수 없고, 주성분을 40개 모두 사용해 산점도를 그려야 한다.
- 3세 방법은 모두 같은 정보를 다르게 배치한 것이므로 어느 것을 보아도 동일한 결론에 도달하며, 판독의 편의만 다르다.
- 4(가)는 칸이 제곱으로 늘어 판독이 어렵고 (나)는 46%만 담기며, (다)는 군집 확인용이고 해석은 원 변수로 한다.