01. 기본 미션

<aside> 💡 무작위로 k개의 클러스터 중심을 정하고, 각 샘플에서 가장 가까운 중심을 찾아 샘플로 지정합니다. 샘플의 평균값으로 중심을 갱신하고, 중심이 더이상 변화를 일으키지 않을 때까지 반복해 평균 모델을 제작합니다.

</aside>

02. 선택 미션

• 특성이 20개인 대량의 데이터셋이 있습니다. 이 데이터셋에서 찾을 수 있는 주성분 개수는 몇 개일까요?

답: 2번, 20개. 주성분은 특성의 개수와 동일합니다.

• 샘플 개수가 1,000개이고 특성 개수는 100개인 데이터셋이 있습니다. 즉 이 데이터셋의 크기는 (1,000, 100)입니다. 이 데이터를 사이킷런의 PCA클래스를 사용해 10개의 주성분을 찾아 변환했습니다. 변환된 데이터 셋의 크기는 얼마일까요?

답: 1번, (1,000, 10). 원 데이터셋에서 10개의 주성분을 찾는다면 특성개수만 10개로 바뀌므로 (1,000, 10)이 됩니다.

• 2번 문제에서 설명된 분산이 가장 큰 주성분은 몇 번째인가요?

답: 1번, 첫 번째 주성분. 주성분 분석은 가장 분산이 큰 것부터 순서대로 찾기 때문입니다.