핵심
계층적·DBSCAN은 군집 수 불필요, K-means는 필요. 실루엣은 1에 가까울수록 우수.
공식
계층적: 덴드로그램, k 사후 결정, 계산량 많음 K-means: k 사전 지정 DBSCAN: 밀도 기반, k 불필요, 이상치 탐지 거리: 최단·최장·평균·중심 연결법 실루엣: -1~1 (1에 가까울수록 우수) 함정: 계층적이 k 필요, 실루엣 범위(0~100) 혼동
트리거 키워드
예시
'군집 수를 미리 지정하지 않는 밀도 기반 기법은?' → DBSCAN
군집분석에서 K-means는 군집 수 k를 미리 정해야 하지만, 계층적 군집과 밀도 기반 DBSCAN은 군집 수를 사전에 지정할 필요가 없습니다. 군집 품질은 실루엣 계수로 평가하며 1에 가까울수록 잘 형성된 것입니다. ADsP에서는 알고리즘별 군집 수 지정 여부와 실루엣 해석을 헷갈리게 출제하므로 K-means=k 필요, 계층적·DBSCAN=불필요, 실루엣 1에 가까울수록 좋음을 외우세요.
3과목 데이터 분석의 군집 분석 영역에서 문제 지문이나 보기에 계층적군집, 덴드로그램, K-means, DBSCAN, 밀도기반, 실루엣, 연결법 같은 표현이 보이면 이 패턴을 먼저 떠올리십시오. 개념을 처음부터 따지지 않고 위 공식에 대입하는 것만으로 보기를 빠르게 좁힐 수 있습니다. 아래 관련 문항 10개가 모두 같은 방식으로 풀립니다.