문제
밀도 기반 군집화 DBSCAN에 대한 설명으로 틀린 것은?
① 임의 형태의 군집을 찾는 데 유용하다 ② 밀도 기반 군집화 알고리즘이다 ③ 초기 군집 수 k를 설정해야 한다 ④ 다차원 자료의 경우 '차원의 저주'로 인해 유용하지 않을 수 있다
정답
3번
해설
정답: 3. DBSCAN은 군집 수 k를 미리 정하지 않고, 밀도 매개변수(반경 ε, 최소점수 MinPts)로 자동으로 군집과 잡음을 구분한다. 'k를 설정해야 한다'는 것은 K-means의 특징이므로 틀렸다.
오답 풀이
- 1번: DBSCAN은 밀도로 연결된 점들을 묶어 임의 형태(비구형) 군집도 잘 찾는다.
- 2번: DBSCAN은 이름 그대로 밀도 기반(Density-Based) 군집화이다.
- 3번: 초기 군집 수 k 지정은 K-means의 특징이고 DBSCAN은 불필요하므로 정답이다.
- 4번: 고차원에서는 거리·밀도 구분이 어려워져(차원의 저주) DBSCAN 성능이 저하될 수 있다.
보충 개념 DBSCAN 매개변수: ε(이웃 반경), MinPts(핵심점 최소 이웃 수). 잡음(noise)점을 따로 분류할 수 있는 것이 장점이다.