聚类与PCA融合的特征提取方法研究旨在结合聚类算法与主成分分析（PCA）的优势，提升特征提取的效果。聚类算法能够发现数据中的潜在分组结构，而PCA则擅长降维并保留数据的主要变化信息。通过将两者结合，可以在降维的同时更好地捕捉数据的局部与全局特征，从而提高后续机器学习任务的性能。本研究探讨了不同的融合策略，评估了它们在各类数据集上的表现，并分析了其适用场景与优化方向。该研究为高维数据处理与特征工程提供了新的思路与方法。