41. 請問下列哪一項是 K 平均數(K-means)集群算法的用途？
(A) 測試資料的預測準確性
(B) 降低資料的維度以節省計算資源
(C) 建立一個監督式學習模型來預測目標變數
(D) 尋找資料中的潛在模式並將其分為不同的群集

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統計： A(0), B(0), C(1), D(20), E(0) #3323471

詳解 (共 1 筆)

#6329845

K 平均數（K-means）集群算法的用途

K-means 是一種 非監督式學習（Unsupervised Learning） 方法，主要用於 分群（Clustering）。其目標是根據數據點的特徵，將它們自動劃分為 KKK 個不同的群集（Clusters），以便發現潛在的模式或結構。

分析選項

  • (A) 測試資料的預測準確性

    • ❌ 錯誤。測試預測準確性通常是監督式學習的任務，例如 分類（Classification）或回歸（Regression），但 K-means 不涉及監督式學習或預測準確性評估。

  • (B) 降低資料的維度以節省計算資源

    • ❌ 錯誤。雖然可以將 K-means 分群結果當作特徵來輔助降維（如 PCA 之後做分群），但 K-means 本身不是降維技術，主要用於分群。

  • (C) 建立一個監督式學習模型來預測目標變數

    • ❌ 錯誤。K-means 屬於 非監督式學習，它不需要標記資料，並不是用來預測特定目標變數。

  • (D) 尋找資料中的潛在模式並將其分為不同的群集

    • ✅ 正確。K-means 的主要用途 就是 根據數據特徵將其分為不同的群集，尋找潛在的模式，例如市場區隔（Market Segmentation）、圖像壓縮（Image Compression）、異常偵測（Anomaly Detection）等。

正確答案：

✅ (D) 尋找資料中的潛在模式並將其分為不同的群集

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