我一直在尝试对来自两位作者的电子邮件进行分类。我已经成功地使用监督学习、文本的TFIDF向量化、PCA和SelectPercentile特征选择来实现了这一目标。我使用的是scikit-learn包来完成这些工作的。

现在我想尝试使用无监督学习的KMeans算法将这些电子邮件聚类成两个组。我已经创建了一个数据集，其中每个数据点在Python列表中是一行。由于我是无监督学习的新手，所以我想问一下我是否可以应用与监督学习中相同的降维工具（TFIDF、PCA和SelectPercentile）。如果不能，那么它们的对应工具是什么？我使用scikit-learn来编写代码。

我在StackOverflow上查看了相关内容，但没有得到满意的答案。我现在真的卡住了。

请帮帮我！

回答：

以下是在无监督学习情况下可以应用的降维技术：

1. PCA：主成分分析
   • 精确PCA
   • 增量PCA
   • 近似PCA
   • 核PCA
   • 稀疏PCA和MiniBatch稀疏PCA
2. 随机投影
   • 高斯随机投影
   • 稀疏随机投影
3. 特征聚合
   • 标准化缩放器

以上提到的方法可以在无监督学习中用于大数据的降维。你可以在这里阅读更多详细信息。