数据进行聚类或主成分分析来找出特征之间的相关性，并以此构建新特征举个例子

可以举一个文本分类的例子。假设有一批新闻文章数据，我们想通过聚类或主成分分析找出文章特征之间的相关性，并构建新特征来更好地对其进行分类。

首先，我们可以使用自然语言处理技术对新闻文章进行分词、词性标注、去除停用词等预处理，得到每篇文章的词袋模型。

接下来可以使用聚类算法（如K-means）对所有文章进行聚类，并使用主成分分析（PCA）找出最相关的特征。

然后可以根据聚类结果构建新特征，比如将每篇文章分到不同的聚类中，或者根据文章的向量表示和PCA的结果计算出一个新的特征向量。

最后，可以使用这些新特征来训练分类器，以更好地对新闻文章进行分类。