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개념 난이도 / 선택지 난이도 / 최종 난이도

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정답은 2번입니다.

MDS(다차원 척도법)는 객체 간의 유사성 또는 비유사성 정보를 바탕으로 객체들을 다차원 공간에 배치하여 시각화하는 기법입니다. 계량적 MDS는 거리나 유사성의 크기 정보를 그대로 활용하여 구간척도나 비율척도 수준의 데이터를 다루며, 객체 간의 정확한 거리값을 반영하여 좌표를 찾습니다. 반면 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 순위 정보만을 사용하여 비유사성의 순서 관계를 보존하는 것을 목표로 합니다. 따라서 계량적 MDS는 수치적 거리 정보를, 비계량적 MDS는 순위 정보에 기반하여 분석합니다. 또한 MDS는 군집 분석과 달리 사전에 군집 개수를 정하거나 종속변수를 필요로 하지 않으며, 지도학습이 아닌 비지도학습 기법입니다.

1. 계량적 MDS는 순위 정보만 사용하고, 비계량적 MDS는 정확한 거리값만 사용한다.
: 계량적 MDS와 비계량적 MDS의 정의를 반대로 서술하고 있습니다. 실제 수치적인 거리값을 계산하여 시각화에 사용하는 것은 계량적 기법이며, 데이터의 정확한 절대적 거리를 알 수 없어 순위(Rank) 정보만으로 개체들의 상대적인 위치를 보존하는 단조 변환(Monotonic transformation)을 사용하는 것이 비계량적 기법입니다.

2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.
: 다차원척도법의 두 가지 주요 형태를 데이터 척도 수준에 맞추어 정확하게 설명하고 있습니다. 온도나 무게처럼 절대적인 간격과 비율이 존재하는 정량적 변수는 유클리드 거리 등을 직접 산출하여 계량적 MDS를 적용하며, 선호도 순위나 만족도처럼 크기의 순서만 파악할 수 있는 비정량적 변수는 비계량적 MDS를 적용하여 분석을 수행합니다.

3. 계량적 MDS는 군집 개수를 사전에 정해야 하고, 비계량적 MDS는 종속변수가 필요하다.
: 다차원척도법은 데이터의 시각화와 차원 축소를 탐색적으로 수행하는 기법으로, 예측의 목표가 되는 정답 레이블(종속변수)이 필요하지 않은 비지도학습 방법론입니다. 또한 분석 시작 전 군집의 개수(k)를 사전에 정해야 하는 것은 K-평균 군집분석(K-means Clustering)의 고유한 특징이며, 다차원척도법의 기본 원리와는 무관한 설명입니다.

4. 계량적 MDS와 비계량적 MDS는 모두 개체를 사전에 정해진 범주로 분류하는 지도학습 기법이다.
: 사전에 정해진 범주(정답)를 바탕으로 학습하여 새로운 데이터가 어느 범주에 속하는지 예측하는 기법은 분류분석과 같은 지도학습입니다. 다차원척도법은 종속변수 없이 입력 데이터 자체의 거리나 비유사성만을 기준으로 전체적인 구조를 파악하므로 명백한 비지도학습 기법에 해당합니다.

계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하여 객체 간의 정확한 거리값을 반영하는 반면, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 순위 정보만을 사용하여 비유사성의 순서 관계를 보존합니다. 따라서 2번 선지가 두 기법의 차이를 가장 정확히 설명하고 있습니다. 나머지 선지들은 MDS의 데이터 유형, 군집 개수 설정, 지도학습 여부 등에 대해 잘못 이해하고 있어 정답이 될 수 없습니다.

따라서 정답은 '2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.' 입니다.

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해설

MDS(다차원 척도법)는 객체 간의 유사성 또는 비유사성 정보를 바탕으로 객체들을 다차원 공간에 배치하여 시각화하는 기법입니다. 계량적 MDS는 거리나 유사성의 크기 정보를 그대로 활용하여 구간척도나 비율척도 수준의 데이터를 다루며, 객체 간의 정확한 거리값을 반영하여 좌표를 찾습니다. 반면 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 순위 정보만을 사용하여 비유사성의 순서 관계를 보존하는 것을 목표로 합니다. 따라서 계량적 MDS는 수치적 거리 정보를, 비계량적 MDS는 순위 정보에 기반하여 분석합니다. 또한 MDS는 군집 분석과 달리 사전에 군집 개수를 정하거나 종속변수를 필요로 하지 않으며, 지도학습이 아닌 비지도학습 기법입니다.

1. 계량적 MDS는 순위 정보만 사용하고, 비계량적 MDS는 정확한 거리값만 사용한다.
1번 선지는 계량적 MDS와 비계량적 MDS의 데이터 사용 방식에 대해 잘못 설명하고 있습니다. 계량적 MDS는 정확한 거리값(구간척도, 비율척도)을 사용하고, 비계량적 MDS는 순위 정보(순서척도)를 사용하므로, 1번 선지의 설명은 반대입니다.

2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.
2번 선지는 계량적 MDS가 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하고, 비계량적 MDS가 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용한다는 점을 정확히 설명하고 있습니다. 따라서 이 선지가 가장 적절합니다.

3. 계량적 MDS는 군집 개수를 사전에 정해야 하고, 비계량적 MDS는 종속변수가 필요하다.
3번 선지는 계량적 MDS가 군집 개수를 사전에 정해야 한다거나 비계량적 MDS가 종속변수를 필요로 한다고 했는데, 이는 MDS의 특성과 맞지 않습니다. MDS는 군집 개수를 정하지 않고, 종속변수가 필요 없는 비지도학습 기법입니다.

4. 계량적 MDS와 비계량적 MDS는 모두 개체를 사전에 정해진 범주로 분류하는 지도학습 기법이다.
4번 선지는 계량적 MDS와 비계량적 MDS를 모두 지도학습 기법으로 잘못 분류하고 있습니다. MDS는 비지도학습 기법으로, 사전에 정해진 범주로 분류하는 군집 분석과는 다릅니다.

계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하여 객체 간의 정확한 거리값을 반영하는 반면, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 순위 정보만을 사용하여 비유사성의 순서 관계를 보존합니다. 따라서 2번 선지가 두 기법의 차이를 가장 정확히 설명하고 있습니다. 나머지 선지들은 MDS의 데이터 유형, 군집 개수 설정, 지도학습 여부 등에 대해 잘못 이해하고 있어 정답이 될 수 없습니다.

따라서 정답은 '2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.' 입니다.

2. 선택

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해설

다차원척도법(MDS)은 객체 간의 거리 또는 비유사성을 저차원 공간에 시각화하는 기법입니다. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 정확한 거리값을 활용하여 객체 간 거리를 보존하는 방식으로 좌표를 산출합니다. 반면, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 순위 정보만을 이용하며, 거리의 크기보다는 상대적 순서(순위)를 유지하는 데 중점을 둡니다. 따라서 두 방법은 사용하는 데이터의 척도 수준과 처리 방식에서 차이가 있습니다.

1. 계량적 MDS는 순위 정보만 사용하고, 비계량적 MDS는 정확한 거리값만 사용한다.
계량적 MDS는 정확한 거리값(구간척도, 비율척도)을 사용하고, 비계량적 MDS는 순위 정보(순서척도)를 사용합니다. 따라서 '계량적 MDS는 순위 정보만 사용하고, 비계량적 MDS는 정확한 거리값만 사용한다'는 설명은 반대이므로 틀렸습니다.

2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.
계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하여 거리 크기를 보존하는 방식이고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성(순위) 정보를 활용하여 상대적 순서만 유지합니다. 이 설명은 두 MDS의 특성을 정확히 나타내므로 옳습니다.

3. 계량적 MDS는 군집 개수를 사전에 정해야 하고, 비계량적 MDS는 종속변수가 필요하다.
계량적 MDS는 군집 개수를 사전에 정하는 군집분석과는 다른 기법이며, 비계량적 MDS가 종속변수를 필요로 하는 지도학습 기법도 아닙니다. 따라서 이 설명은 사실과 다르므로 틀렸습니다.

4. 계량적 MDS와 비계량적 MDS는 모두 개체를 사전에 정해진 범주로 분류하는 지도학습 기법이다.
계량적 MDS와 비계량적 MDS는 모두 비지도학습 기법으로, 개체를 사전에 정해진 범주로 분류하는 지도학습 기법이 아닙니다. 따라서 이 설명은 틀렸습니다.

계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 정확한 거리값을 활용하여 객체 간 거리를 보존하는 방식입니다. 반면 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 순위 정보만을 사용하여 상대적 순서를 유지합니다. 1번은 두 MDS의 특성을 반대로 설명하여 틀렸고, 3번과 4번은 MDS의 본질과 맞지 않는 내용을 포함하고 있어 틀렸습니다. 따라서 2번이 가장 적절한 설명입니다.

따라서 정답은 '2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.' 입니다.

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해설

다차원척도법(MDS)은 데이터 간의 비유사성(거리) 정보를 바탕으로 저차원 공간에 객체들을 배치하여 시각화하는 기법입니다. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도의 정확한 거리값을 활용하여 객체 간의 거리를 보존하는 방식으로 좌표를 산출합니다. 반면, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성, 즉 거리의 순위 정보만을 사용하여 상대적인 순서를 유지하는 데 초점을 맞춥니다. 따라서 계량적 MDS는 거리의 크기 자체를 중요시하고, 비계량적 MDS는 거리의 크기보다는 순서에 집중하는 차이가 있습니다.

1. 계량적 MDS는 순위 정보만 사용하고, 비계량적 MDS는 정확한 거리값만 사용한다.
이 선지는 계량적 MDS와 비계량적 MDS의 거리 정보 활용 방식을 잘못 설명하고 있습니다. 계량적 MDS는 정확한 거리값(구간척도, 비율척도)을 사용하며, 비계량적 MDS는 순위 정보(순서척도)를 사용합니다. 따라서 계량적 MDS가 순위 정보만 사용한다는 설명은 틀렸습니다.

2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.
이 선지는 계량적 MDS와 비계량적 MDS의 차이를 정확히 설명하고 있습니다. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도의 거리 정보를 활용하고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용합니다. 따라서 이 선지가 정답입니다.

3. 계량적 MDS는 군집 개수를 사전에 정해야 하고, 비계량적 MDS는 종속변수가 필요하다.
이 선지는 계량적 MDS와 비계량적 MDS의 특성을 잘못 설명하고 있습니다. MDS는 군집 개수를 사전에 정하는 군집분석과 다르며, 종속변수가 필요하지 않은 비지도학습 기법입니다. 따라서 이 설명은 틀렸습니다.

4. 계량적 MDS와 비계량적 MDS는 모두 개체를 사전에 정해진 범주로 분류하는 지도학습 기법이다.
이 선지는 MDS를 지도학습 기법으로 잘못 분류하고 있습니다. MDS는 사전에 정해진 범주 없이 객체 간 거리를 바탕으로 공간에 배치하는 비지도학습 기법입니다. 따라서 이 설명은 틀렸습니다.

계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하여 거리의 크기를 보존하는 방식으로 객체들을 저차원 공간에 배치합니다. 반면, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용하여 거리의 순위만을 유지하는 방식입니다. 1번 선지는 계량적 MDS와 비계량적 MDS의 거리 정보 활용 방식을 혼동하였고, 3번과 4번 선지는 MDS의 학습 유형과 군집 개수 설정에 대해 잘못 설명하고 있으므로 정답이 될 수 없습니다.

따라서 정답은 '2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.' 입니다.

입력 데이터

수정 가능 범위 확인