Un censo nacional recopila aproximadamente 500 respuestas por persona. ¿Qué par de algoritmos serían apropiados para obtener información de estos datos de encuestas de alta dimensionalidad? (Elija dos).

PCA es apropiado porque es una técnica de reducción de dimensionalidad que puede transformar las 500 respuestas por persona en un conjunto más pequeño de características significativas, manteniendo la mayor parte de la varianza de los datos. Esto facilita el análisis y mejora el rendimiento de otros algoritmos. k-means es adecuado para agrupar a las personas con respuestas similares, lo que permite identificar segmentos de la población. FM se utiliza principalmente para sistemas de recomendación y predicción con datos dispersos. LDA se usa para modelado de temas en texto. RCF es para detección de anomalías.