關於非監督式學習(Unsupervised Learning)，下列敘述何者正確？
A訓練資料是由輸入及預期輸出所組成
B可用於做分群與降維的工具正確答案
CK Nearest Neighbor演算法屬於非監督式學習方法
D決策樹(Decision Tree)是一種常用的非監督式學習方法
答案與詳解
逐選項解析
A訓練資料是由輸入及預期輸出所組成監督vs非監督定義✕ 易錯陷阱
「輸入＋預期輸出」是監督式學習的特徵。非監督式學習的訓練資料只有輸入，沒有標記好的預期輸出（標籤）。
B可用於做分群與降維的工具非監督式應用✓ 正確
非監督式學習最典型的應用就是分群（如K-means）與降維（如PCA、t-SNE），無需標籤即可發現資料內在結構，描述完全正確。
CK Nearest Neighbor演算法屬於非監督式學習方法✕ 易錯陷阱
D決策樹(Decision Tree)是一種常用的非監督式學習方法✕ 錯誤
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