国勢調査では、1人あたり約500の回答が収集されます。この高次元の調査データからインサイトを得るのに適したアルゴリズムのペアはどれですか？（2つ選択してください。）

PCAは、高次元データをより少ない数の直交する（相関のない）特徴量に変換することで、データの次元を削減し、主要な変動パターンを特定するのに適しています。これにより、500の回答から最も重要な情報を抽出し、可視化や解釈を容易にします。k-meansクラスタリングは、データポイントを類似性に基づいてグループ化する教師なし学習アルゴリズムです。これにより、国勢調査データ内の異なる人口グループやパターンを特定できます。FMは、疎なデータセットにおける相互作用をモデル化するのに適しており、LDAはテキストデータにおけるトピックモデリングに用いられます。RCFは異常検知アルゴリズムです。これらは国勢調査データからのインサイト抽出という目的には直接的ではありません。