Онлайн-ритейлер объединил множество источников данных в одну таблицу с 980 переменными. Вам необходимо построить модель для выявления групп клиентов, которые, вероятно, отреагируют на маркетинговую кампанию. Какую пару методов следует использовать?

Для выявления групп клиентов (сегментации) подходит кластеризация, например, K-means clustering. Этот метод группирует схожие наблюдения (клиентов) на основе их признаков. Поскольку имеется 980 переменных, это очень высокая размерность данных, что может негативно сказаться на производительности и интерпретируемости модели. Principal Component Analysis (PCA) является эффективным методом снижения размерности, который преобразует исходные переменные в меньшее количество некоррелированных главных компонент, сохраняя при этом большую часть дисперсии данных. Таким образом, сначала применяется PCA для снижения размерности, а затем K-means для кластеризации. Latent Dirichlet Allocation (LDA) используется для тематического моделирования текстов. Semantic segmentation применяется в компьютерном зрении для классификации пикселей изображений. Factorization machines (FM) используются для рекомендательных систем и предсказания взаимодействий.