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개념 난이도 / 선택지 난이도 / 최종 난이도

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정답은 4번입니다.

다차원척도법(MDS, Multidimensional Scaling)은 데이터 분석 기법 중 하나로, 개체들 간의 거리 또는 비유사성을 기반으로 고차원 데이터를 저차원 공간에 시각적으로 배치하는 방법입니다. 이를 통해 데이터의 구조적 관계를 쉽게 이해할 수 있습니다. MDS는 계량적 MDS와 비계량적 MDS로 나뉘며, 각각의 방법은 데이터의 척도 수준에 따라 다르게 적용됩니다. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 데이터를, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 데이터를 사용합니다.

1. 개체들 사이의 거리 또는 비유사성을 이용하여 저차원 공간에 개체를 배치한다.
: 다차원척도법의 기본 개념을 설명하고 있습니다. MDS는 개체들 사이의 거리 또는 비유사성을 이용하여 저차원 공간에 개체를 배치하는 기법입니다. 이는 MDS의 핵심 원리로, 고차원 데이터를 저차원으로 축소하여 시각적으로 표현하는 데 목적이 있습니다. 따라서 옳은 설명입니다.

2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있다.
: 계량적 MDS에 대한 설명입니다. 데이터가 연속형 변수로서 실제 정량적인 거리 계산이 가능한 구간척도나 비율척도일 때는 개체 간의 유클리드 거리 등을 직접 산출하여 공간에 배치하는 계량적 방식을 적용합니다.

3. 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.
: 비계량적 MDS에 대한 설명입니다. 데이터가 정확한 수치적 거리를 나타내지는 못하지만 크고 작음, 또는 멀고 가까움의 순위만 존재하는 순서척도인 경우, 거리의 절대적인 값 대신 순위 정보를 보존하는 단조 변환을 사용하여 공간에 개체를 배치합니다. 이는 거리의 순위만을 고려하여, 데이터 간의 상대적 순서를 유지하는 방식입니다.

4. MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것을 주된 목적으로 한다. [정답]
: MDS의 목적에 대한 잘못된 설명입니다. MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것이 주된 목적이 아닙니다. 이는 군집분석의 목적에 더 가깝습니다. MDS의 주된 목적은 데이터를 시각적으로 표현하여 관계를 이해하는 것입니다. 따라서 옳지 않은 설명입니다.

MDS의 주된 목적은 데이터를 시각적으로 표현하여 관계를 이해하는 것이며, 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것은 군집분석의 목적입니다. 나머지 선지들은 MDS의 개념과 방법에 대한 올바른 설명을 하고 있습니다.

따라서, 정답은 '4. MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것을 주된 목적으로 한다.' 입니다.

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정답은 4번입니다.

다차원척도법(MDS, Multidimensional Scaling)은 개체들 간의 거리나 비유사성 정보를 바탕으로 저차원 공간에 개체들을 배치하여 시각화하는 기법입니다. MDS는 계량적 MDS와 비계량적 MDS로 나뉘며, 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용합니다. 다만, MDS의 주된 목적은 개체들을 동질적인 그룹으로 분류하는 것이 아니라, 개체 간의 유사성 또는 비유사성을 시각적으로 표현하여 관계를 파악하는 데 있습니다. 따라서 비유사성을 기준으로 개체를 그룹화하는 것은 군집분석과 같은 다른 기법의 목적이며, MDS의 목적과는 다릅니다.

1. 개체들 사이의 거리 또는 비유사성을 이용하여 저차원 공간에 개체를 배치한다.
: 개체들 사이의 거리 또는 비유사성을 이용하여 저차원 공간에 개체를 배치하는 것은 MDS의 기본 원리입니다. 이를 통해 복잡한 다차원 데이터를 2차원 또는 3차원 공간에 시각화하여 관계를 쉽게 이해할 수 있습니다.

2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있다.
: 계량적 MDS는 구간척도(interval scale)나 비율척도(ratio scale) 수준의 거리 정보를 활용합니다. 이는 거리 값 자체가 의미를 가지며, 수치적 크기 차이를 반영할 수 있음을 의미합니다.

3. 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.
: 비계량적 MDS는 순서척도(ordinal scale) 수준의 비유사성 정보를 활용합니다. 즉, 거리의 크기보다는 순서나 상대적 위치 관계에 초점을 맞추어 개체 간 관계를 표현합니다.

4. MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것을 주된 목적으로 한다.
: MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것이 주된 목적이 아닙니다. 이는 군집분석(clustering)의 목적이며, MDS는 개체 간의 유사성 또는 비유사성을 시각적으로 표현하는 데 중점을 둡니다. 따라서 이 선지는 옳지 않습니다.

MDS는 개체들 간의 거리나 비유사성을 바탕으로 저차원 공간에 배치하여 시각화하는 기법으로, 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용합니다. 하지만 MDS의 주된 목적은 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것이 아니라, 개체 간의 관계를 시각적으로 표현하는 것입니다. 따라서 4번 선지가 옳지 않은 설명입니다.

따라서 정답은 '4. MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것을 주된 목적으로 한다.' 입니다.

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해설

정답은 4번입니다.

다차원척도법(MDS)은 개체들 간의 유사성 또는 비유사성을 측정하여 이를 저차원 공간에 점으로 배치하는 기법입니다. 주된 목적은 개체들 간의 거리 관계를 시각적으로 표현하는 것이며, 군집분석과 달리 개체들을 동질적인 그룹으로 분류하는 것이 주목적이 아닙니다. MDS는 크게 계량적 MDS와 비계량적 MDS로 나뉘는데, 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하며, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용합니다. 따라서 MDS의 목적과 종류에 대한 이해가 중요합니다.

1. 개체들 사이의 거리 또는 비유사성을 이용하여 저차원 공간에 개체를 배치한다.
: 1번 선지는 다차원척도법의 기본 개념을 정확히 설명하고 있습니다. MDS는 개체들 사이의 거리 또는 비유사성을 이용하여 저차원 공간에 개체를 배치하는 기법이므로 옳은 설명입니다.

2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있다.
: 2번 선지는 계량적 MDS의 특징을 올바르게 설명하고 있습니다. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하여 개체들 간의 거리를 공간상에 표현하는 방법이므로 옳은 설명입니다.

3. 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.
: 3번 선지는 비계량적 MDS의 정의를 정확히 나타내고 있습니다. 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용하며, 거리의 순위만을 고려하여 상대적 순서를 유지하는 기법이므로 옳은 설명입니다.

4. MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것을 주된 목적으로 한다.
: 4번 선지는 MDS의 주된 목적을 잘못 설명하고 있습니다. MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것이 아니라, 개체들 간의 거리 관계를 저차원 공간에 시각적으로 표현하는 것이 주된 목적입니다. 동질적인 그룹 분류는 군집분석의 목적이므로 이 선지는 옳지 않은 설명입니다.

다차원척도법(MDS)은 개체들 간의 거리나 비유사성을 바탕으로 저차원 공간에 개체를 배치하여 거리 관계를 시각적으로 표현하는 기법입니다. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하고, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용합니다. 1, 2, 3번 선지는 이러한 MDS의 개념과 종류를 올바르게 설명하고 있으나, 4번 선지는 MDS의 주된 목적을 군집분석과 혼동하여 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것이라고 잘못 기술하였으므로 옳지 않은 설명입니다.

따라서 정답은 '4. MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것을 주된 목적으로 한다.' 입니다.

3. 선택

키워드

해설

정답은 4번입니다.

다차원척도법(MDS)은 개체들 사이의 유사성 또는 비유사성 정보를 바탕으로 저차원 공간에 개체들을 점으로 배치하여 시각적으로 표현하는 기법입니다. MDS는 군집분석과 달리 개체들을 그룹으로 분류하는 것이 아니라, 거리나 비유사성의 상대적 크기를 공간상의 거리로 나타내는 데 목적이 있습니다. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하며, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용합니다. 따라서 MDS의 주된 목적은 개체들을 동질적 그룹으로 분류하는 것이 아니라, 개체 간의 관계를 시각적으로 표현하는 것입니다.

1. 개체들 사이의 거리 또는 비유사성을 이용하여 저차원 공간에 개체를 배치한다.
: 개체들 사이의 거리 또는 비유사성을 이용하여 저차원 공간에 개체를 배치하는 것은 다차원척도법의 기본 원리입니다. MDS는 고차원 데이터에서 개체 간 거리 정보를 저차원 공간에 최대한 보존하면서 표현하는 기법이므로 이 설명은 옳습니다.

2. 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용할 수 있다.
: 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를 활용하는 방법으로, 거리의 크기 자체를 분석에 반영합니다. 따라서 이 설명도 정확하며, 계량적 MDS의 특성을 잘 나타냅니다.

3. 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용할 수 있다.
: 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용하는 방법으로, 거리의 순위만을 고려하여 상대적인 순서를 유지하는 데 중점을 둡니다. 이 설명도 맞으며, 비계량적 MDS의 정의에 부합합니다.

4. MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것을 주된 목적으로 한다.
: MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것이 주된 목적이 아닙니다. 이는 군집분석의 목적이며, MDS는 개체 간 거리나 비유사성을 시각적으로 표현하여 관계를 파악하는 데 중점을 둡니다. 따라서 이 설명은 옳지 않습니다.

다차원척도법(MDS)은 개체들 간의 거리 또는 비유사성 정보를 이용하여 저차원 공간에 개체를 배치하는 기법으로, 계량적 MDS는 구간척도나 비율척도 수준의 거리 정보를, 비계량적 MDS는 순서척도 수준의 비유사성 정보를 활용합니다. 그러나 MDS의 주된 목적은 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것이 아니라, 개체 간의 관계를 시각적으로 표현하는 데 있습니다. 따라서 4번 선지의 설명이 틀렸습니다.

따라서 정답은 '4. MDS는 비유사성을 기준으로 개체를 동질적인 그룹으로 분류하는 것을 주된 목적으로 한다.' 입니다.

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