문제
혼합분포군집 모형에서 최대 가능도(Maximum Likelihood Estimation)와 관련되어 있는 알고리즘은 무엇인가?
① K-means ② DBSCAN ③ K-medoids ④ EM 알고리즘
정답
4번
해설
정답: 4. 혼합분포(가우시안 혼합) 군집에서 최대가능도 추정으로 모수를 반복 추정하는 알고리즘은 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘이다.
오답 풀이
- 1번: K-means는 중심까지의 거리를 최소화하는 분할 군집으로 MLE 기반이 아니다.
- 2번: DBSCAN은 밀도 기반 군집 알고리즘이다.
- 3번: K-medoids는 대표 객체(medoid) 기반 분할 군집이다.
- 4번: EM 알고리즘이 혼합분포 군집의 최대가능도 추정에 사용되므로 옳다.
보충 개념 EM은 E단계(잠재변수 기대값 계산)와 M단계(모수 가능도 최대화)를 번갈아 반복해 가우시안 혼합 모델의 모수를 추정한다.