국가 인구 조사는 한 사람당 약 500개의 응답을 수집합니다. 이 고차원 설문조사 데이터에서 통찰력을 얻는 데 적합한 알고리즘 쌍은 무엇입니까? (두 가지를 선택하세요.)

주성분 분석(PCA)은 고차원 데이터를 저차원 공간으로 변환하여 데이터의 주요 변동성을 유지하면서 차원을 축소하는 데 효과적입니다. 이는 500개의 응답과 같은 고차원 설문조사 데이터에서 통찰력을 얻기 위한 전처리 단계로 적합합니다. k-평균 클러스터링은 유사한 응답 패턴을 가진 사람들을 그룹화하여 데이터 내의 자연스러운 군집을 발견하는 데 사용될 수 있습니다. Factorization Machines는 주로 추천 시스템에 사용되며, Latent Dirichlet Allocation은 텍스트 데이터의 토픽 모델링에 적합합니다. Random Cut Forest는 이상 감지에 주로 사용됩니다.