Ulusal bir nüfus sayımı, kişi başına yaklaşık 500 yanıt toplar. Bu yüksek boyutlu anket verilerinden içgörü elde etmek için hangi algoritma çifti uygun olurdu? (İki tane seçin.)

Nüfus sayımı verileri genellikle çok sayıda özelliği (yüksek boyutluluk) içerir ve bu özellikler arasında karmaşık ilişkiler bulunabilir. PCA, yüksek boyutlu verilerin boyutunu azaltmak ve ana varyans bileşenlerini belirlemek için idealdir. Bu, verileri daha yönetilebilir hale getirir ve gürültüyü azaltır. k-means kümeleme, benzer özelliklere sahip bireyleri gruplandırarak veri içindeki doğal yapıları ve segmentleri ortaya çıkarabilir. Bu iki algoritma birlikte kullanıldığında, yüksek boyutlu anket verilerinden anlamlı içgörüler elde etmek için güçlü bir kombinasyon oluşturur. Factorization Machines (FM) genellikle seyrek verilerle (örneğin tavsiye sistemleri) ve etkileşimleri modellemek için kullanılır, bu senaryoya uygun değildir. LDA, metin verilerindeki konuları keşfetmek için tasarlanmıştır, anket verileri için uygun değildir. RCF ise anomali tespiti için kullanılır, içgörü elde etmek için değil.