iPAS 考題解析
若使用主成分分析（PCA）將資料降維至兩個主成分，這表示哪一種情況？
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
若使用主成分分析（PCA）將資料降維至兩個主成分，這表示哪一種情況？
- A. 僅保留兩筆樣本資料進行模型訓練
- B. 將原始高維資料轉換為兩個主成分表示 ✓ 正確答案
- C. 每筆資料僅保留兩個原始欄位的數值
- D. 模型將限制只能用於分類任務
詳細解析
正確答案：B. 將原始高維資料轉換為兩個主成分表示
PCA 降維至兩個主成分，表示將所有樣本從原始高維特徵空間轉換到由兩個主成分（PC1、PC2）定義的二維空間。每個樣本仍然全部保留，只是特徵維度從 n 維縮減到 2 維，且這 2 維是線性組合而非原始欄位。
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. 僅保留兩筆樣本資料進行模型訓練 （不正確）
PCA 不改變樣本數，只改變特徵維度。
B. 將原始高維資料轉換為兩個主成分表示 （正確）
將原始高維資料轉換為兩個主成分表示，此為正確答案。
C. 每筆資料僅保留兩個原始欄位的數值 （不正確）
PCA 的主成分是原始特徵的線性組合，不是保留原始欄位。
D. 模型將限制只能用於分類任務 （不正確）
PCA 是無監督降維，不限制後續任務類型。
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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