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原创 聚类特征变量选取、聚类算法与效果评价简述

对data的各个feature进行预处理 1. feature的选择：用相关性、基尼系数、信息熵、统计检验或是随机森林选取最为重要的特征变量 2. 如果需要，对一些特征变量进行scaling 3. 对数据进行变换：离散傅里叶变换或离散小波变换 4. 可以对数据进行降维处理，映射到低维度空间进行展示，观察数据形状，帮助选择聚类算法 降维的一些选择： 线性方法，PCA 非线性特征十分