p : 474~475

장 점

㉠ 첫째, 다양한 형태의 데이터에 적용이 가능하고 분석방법의 적용이 용이하다.

㉡ 둘째, 이해하고 구현하기가 쉬우며 결과 해석이 용이하다는 것이다.

단 점 

㉠ 첫째, 초기 군집수를 결정하는 것이 어렵고 결과 해석이 어렵다는 것이다.

㉡ 둘째, 데이터의 평균값 정의가 가능한 데이터에 대해서만 사용이 가능하다는 것이다.

㉢ 셋째, 아웃라이어에 매우 민감하다는 것이다.

장 점

㉠ 알고리즘이 쉬워 구현이 비교적 쉽다.

㉡ 주어진 알고리즘으로 대규모 적용이 가능하다.

㉢ 다양한 형태의 데이터에 적용이 가능하다.

단 점

㉠ 초기 k를 찾기 어렵다.

㉡ 모든 점에서 계산하기 때문에 속도가 느리다.

㉢ 평균을 사용하기 때문에 아웃라이어에 영향을 많이 받는다.

㉣ 가중치와 거리정의가 어렵다.

㉤ 사전에 주어진 목적이 없으므로 결과를 해석하는 데 있어 어려움이 존재한다.

p : 266

㉡ 공차한계가 0.1 이하일 때 다중공선성 문제가 없다고 판정한다(분산팽창지수의 역수 값). 

㉡ 공차한계가 0.1 이하일 때 다중공선성 문제가 있다고 판정한다(분산팽창지수의 역수 값). 

p : 608

p : 608

p : 710

번호 : 22

① 가장 약한 상관관계는 상관계수가 0이다.

① 상관계수가 0이면 서로 상관관계가 없다.

p : 152

번호 : 53

정답 ④

해설 키, 온도는 등간 척도, 순위는 서열 척도이다.

정답 ②, ④

해설 온도는 등간 척도, 순위는 서열 척도이다.

p : 204

번호 : 38

④ MapReduce

④ MapR

p : 46

번호 : 11

① 제품과 서비스의 유형

① 거래의 형태