我想对一个包含大量特征（32列）的数据框使用聚类算法。

其中部分特征是使用独热编码器编码的。

我想使用主成分分析（PCA）来降低维度，使机器学习过程更简单。

是否可以只对数据框的某些列使用PCA，并保持其他列不变，然后使用机器学习模型？

还是必须在聚类之前对整个数据框使用PCA？

回答：

我认为你描述的方法应该没有问题。

这样做的效果实际上是将一些对象的特征合并成更少的特征，然后再结合其他未合并的特征一起使用。我不知道这会对结果产生什么影响；最好运行一个相关性分析，看看未合并的特征是否能为PCA合并的特征增加一些东西。你可能会发现它们基本上是重复已有的内容。

由于聚类是一种探索性方法，你基本上可以做任何你想做的事。当然，最好有理由这样做，否则就变成了简单的试错法，如果你找到了结果，你将无法解释为什么会得到这样的结果。对于某些数据集，可能存在多种聚类方式，因此你应该基于你对数据的已有了解做出决定，这样才能在这些方面得到合理的解释。

随机试错聚类直到找到一个结构，这使得解释该结构的有效性变得有些困难。