iPAS 考題解析
下列哪種方法屬於非監督式學習中的降維技術？
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
- 大數據分析方法與工具
- 能力指標
- 常見的大數據分析方法（L22302）
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「大數據分析方法與工具」範疇， 對應的能力指標為「常見的大數據分析方法」，涵蓋數據分析演算法、模式識別以及資料不平衡處理策略等核心知識點。 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
下列哪種方法屬於非監督式學習中的降維技術？
- A. K-均值聚類（K-means）
- B. 隨機森林（Random Forest）
- C. 支持向量機（SVM）
- D. 主成分析（PCA） ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 主成分析（PCA）
PCA（主成分分析）是無監督學習的降維技術，透過找到方差最大的正交方向（主成分）將高維資料投影到低維空間。K-means 是非監督分群（非降維）；隨機森林和 SVM 是監督式學習方法。
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-均值聚類（K-means） （不正確）
K-means 是非監督分群算法，不是降維技術。
B. 隨機森林（Random Forest） （不正確）
隨機森林是監督式集成學習，非降維技術。
C. 支持向量機（SVM） （不正確）
SVM 是監督式學習（分類/迴歸），非降維技術。
D. 主成分析（PCA） （正確）
PCA 是非監督式降維技術，此為正確答案。
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。
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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
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。