一次全国人口普查收集了每人大约 500 个回复。哪对算法适合从这种高维调查数据中获取洞察？（选择两项）

主成分分析 (PCA) 是一种降维技术，非常适合处理高维数据，如本例中的 500 个回复。它通过识别数据中的主要变异方向来减少特征数量，同时保留大部分信息，从而简化后续分析。K-means 聚类算法是一种无监督学习算法，用于将数据点分组到预定义数量的簇中。在高维数据上应用 PCA 降维后，再使用 K-means 聚类可以有效地发现人口普查数据中的自然群体或模式。 Factorization Machines (FM) 主要用于推荐系统和点击率预测，不适合本场景。Latent Dirichlet Allocation (LDA) 主要用于主题建模，适用于文本数据，不适用于数值型人口普查数据。Random Cut Forest (RCF) 是一种异常检测算法，不用于从高维数据中获取一般性洞察或聚类。