Национальная перепись населения собирает примерно 500 ответов на человека. Какая пара алгоритмов подходит для получения информации из этих многомерных данных опроса? (Выберите два.)

Для многомерных данных опроса, таких как 500 ответов на человека, алгоритм Principal Component Analysis (PCA) подходит для уменьшения размерности. PCA преобразует исходные коррелированные переменные в набор некоррелированных переменных, называемых главными компонентами, что позволяет выявить основные паттерны и снизить вычислительную сложность. Алгоритм кластеризации k-means полезен для сегментации населения на основе их ответов, группируя схожих респондентов вместе. Factorization Machines (FM) в основном используются для рекомендательных систем и прогнозирования на основе разреженных данных. Latent Dirichlet Allocation (LDA) предназначен для тематического моделирования текстовых данных. Random Cut Forest (RCF) используется для обнаружения аномалий. Эти алгоритмы не являются оптимальными для извлечения информации из многомерных данных опроса в данном контексте.