iPAS 考題解析
請參考下列虛擬程式碼（pseudocode），最可能是在描述何種演算法？ 1. 隨機選X個資料點作為初始群中心 2. 重複以下步驟直到中心不再變動： a. 計算每筆資料到每個中心的距離 b. 將每筆資料指派到最近的群中心 c. 更新中心為該群所有點的平均值
中級 大數據處理分析與應用
難度：中等 ★★☆ 114 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- 大數據處理分析與應用
- 知識主題
- 機率統計基礎
- 能力指標
- 敘述性統計與資料摘要技術（L22101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「大數據處理分析與應用」科目中的「機率統計基礎」範疇， 對應的能力指標為「敘述性統計與資料摘要技術」，涵蓋數據的集中趨勢、離散程度與分佈型態、數據清理與剖析等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
請參考下列虛擬程式碼（pseudocode），最可能是在描述何種演算法？ 1. 隨機選X個資料點作為初始群中心 2. 重複以下步驟直到中心不再變動： a. 計算每筆資料到每個中心的距離 b. 將每筆資料指派到最近的群中心 c. 更新中心為該群所有點的平均值
- A. K-means分群（K-means Clustering） ✓ 正確答案
- B. 高斯混合模型分群（Gaussian Mixture Model Clustering）
- C. 階層式分群（Hierarchical Clustering）
- D. DBSCAN分群（Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise Clustering）
詳細解析
正確答案：A. K-means分群（K-means Clustering）
K-means演算法的三個核心步驟：隨機初始化K個中心、分配每點到最近中心、更新中心為群內均值，不斷迭代直到收斂。程式碼描述與K-means定義完全吻合。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. K-means分群（K-means Clustering） （正確）
隨機初始化中心、計算距離分配、更新為均值、迭代至收斂，是K-means的標準流程。
B. 高斯混合模型分群（Gaussian Mixture Model Clustering） （不正確）
高斯混合模型使用期望最大化（EM）演算法，基於機率密度，不使用硬性距離分配。
C. 階層式分群（Hierarchical Clustering） （不正確）
階層式分群無需事先指定K值，基於合併或分裂策略，不使用迭代均值更新。
D. DBSCAN分群（Density-based Spatial Clustering of Applications with Noise Clustering） （不正確）
DBSCAN基於密度判斷核心點和邊界點，不需要初始中心也不計算群均值。
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。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇，建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
考慮某生產線每小時出現瑕疵品的個數符合卜瓦松分佈（Poisson Distribution），已知平均每小時產生5個瑕疵品，附圖程式碼如下： import numpy as np from scipy.stats import poisson lambda_poisson = 5 print(poisson.pmf(5, lambda_poisson)) 請問下列敘述何者正確？
中級 大數據處理分析與應用 難度 ★★☆ 114 年
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中級 大數據處理分析與應用 難度 ★★★★
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中級 大數據處理分析與應用 難度 ★★☆ 114 年
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
本題來自 114 年 AI 應用規劃師中級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。