AIと機械学習の基礎概念誤り発見
教師なし学習（Unsupervised Learning）に関する以下の記述のうち、誤っているものはどれか？
A.教師なし学習では、ラベルが付与されていないデータからパターンや構造を発見することを目的とする。
✓ この記述は正しい。教師なし学習はラベルなしデータから隠れた構造や規則性を発見する手法である。
B.クラスタリングは教師なし学習の代表的な手法であり、データを類似性に基づいてグループ分けする。
✓ この記述は正しい。k-meansなどのクラスタリング手法は、データを類似度に基づいてグループ化する教師なし学習である。
C.教師なし学習は、正解ラベルなしにモデルを訓練するため、教師あり学習よりも常に高い精度を達成できる。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、正しくは教師なし学習が常に高精度とは限らず、タスクや目的によって教師あり学習の方が適切な場合が多い。
D.次元削減（PCAなど）は、高次元データの特徴を保持しながらデータの次元数を削減する教師なし学習の手法である。
✓ この記述は正しい。PCA（主成分分析）はデータの分散を最大化する方向に次元を削減する代表的な教師なし学習手法である。