AI資格 模擬試験

G検定 模擬試験 第4回 問26・機械学習の概要（教師なし学習）

DBSCAN

1. A

   点が密集している領域を1つのクラスタとし、どのクラスタにも属さない点を外れ値として扱える

2. B

   クラスタの数kを事前に決め、重心を更新して分ける

3. C

   ラベル付きデータを使って、分類の境界を学習する

4. D

   データ全体を木の形に順番に併合する

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正解：A

DBSCANは密度に基づくクラスタリングで、外れ値を検出でき、クラスタ数を決めなくてよい。

DBSCANは、密度の高い部分をクラスタとし、まばらな点を外れ値（ノイズ）とみなす。

• A

  正しい。クラスタの数を事前に決める必要がなく、球状でない形も見つけやすい。

• B

  誤り。k-means法の説明。

• C

  誤り。教師あり学習の説明。

• D

  誤り。階層的クラスタリングの説明。

学習のポイント：k-means法と比べて、形や外れ値への扱いがどう違うかを押さえる。

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