顧客の購買行動に関するデータセットがあり、数千のフィーチャと顧客ごとに多数の数値列が含まれています。顧客間の自然なグループ分けを迅速に見つけ、結果を視覚化したいと考えています。どうすればよいですか？

t-SNE（t-distributed Stochastic Neighbor Embedding）は、高次元データを低次元（通常2次元または3次元）に埋め込むための非線形次元削減手法であり、データ内の複雑なパターンやクラスター構造を保持しながら視覚化するのに非常に適しています。数千のフィーチャを持つ顧客購買行動データにおいて、顧客間の「自然なグループ分け」を迅速に見つけ、それを「視覚化」するには、t-SNEで2次元に埋め込み、散布図としてプロットするのが最も直接的で効果的な方法です。 k-meansはクラスターを見つける手法ですが、それ自体は視覚化ツールではありません。エルボープロットは最適なkを見つけるのに役立ちますが、顧客間のグループ分けを直接視覚化するものではありません。箱ひげ図は各クラスター内の特徴の分布を示しますが、顧客間の全体的なグループ分けの視覚化には不十分です。折れ線グラフは時系列データや連続的な変化の視覚化に適しており、顧客間のグループ分けの視覚化には不適切です。