iPAS 考題解析
某公司針對製程感測器資料進行主成分分析（PCA），經標準化與協方差矩陣分解後，得到三個主成分的特徵值如下：λ1=6.0，λ2=3.0，λ3=1.0。若團隊決定僅保留能解釋至少 80% 總變異量的主成分，以進行後續模型建構，下列哪一項敘述最合理且數據解讀正確？
中級 機器學習技術與應用
難度：基礎 ☆☆☆ 114 年考題
題目與選項
某公司針對製程感測器資料進行主成分分析（PCA），經標準化與協方差矩陣分解後，得到三個主成分的特徵值如下：λ1=6.0，λ2=3.0，λ3=1.0。若團隊決定僅保留能解釋至少 80% 總變異量的主成分，以進行後續模型建構，下列哪一項敘述最合理且數據解讀正確？
- A. 前兩個主成分合計解釋 90% 的總變異量，因此可安全降維至二維，且仍保留大部分資訊 ✓ 正確答案
- B. 第一主成分解釋 60% 的變異量，表示資料結構呈現明顯線性關係，僅保留一維即可避免過擬合
- C. 雖然前兩個主成分可解釋超過 80% 變異量，但第二主成分貢獻仍高達 30%，不宜捨棄第三主成分
- D. 三個特徵值相差不大，顯示各主成分變異均勻，降維可能導致資訊損失
詳細解析
正確答案：A. 前兩個主成分合計解釋 90% 的總變異量，因此可安全降維至二維，且仍保留大部分資訊
λ1=6.0、λ2=3.0、λ3=1.0，總和 10.0：前兩個主成分解釋 (6+3)/10 = 90% 的總變異量，達到 80% 門檻，可以降維到二維，且仍保留了 90% 的資訊，答案是選項 A。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度，需要理解概念之間的關聯與應用情境，不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」，建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計，很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異，需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」，嘗試向別人解釋這道題的解題思路，能講清楚就代表真正理解了。
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iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
開始準備 iPAS 考試
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