目前我在做用户细分，采取kmeans来聚类，由于变量有20个，数据也有5w。（不算也大的数据）我尝试了不少方法，希望可以有较好的聚类结果，但不是特别理想，所以我想通过主成分分析进行降维。
我用R语言，碎石图给出的建议是分成5个主成分。(pc1至pc5) 下图是各个主成分对应变量的系数


我的做法是将每一个主成分的系数与每一行数据对应相乘，这样pc1到pc5每一列都有5w条数据。拿这五个特征值进行聚类，
得到的效果不错。
我的问题是这么聚类是否合适，主成分+聚类？
再就是这里面我们看到，如pc1中有些变量值权重挺大，两者之间的相关性也比较高，不知道是否有影响，是否需要筛选还是使用每一个系数。  

非常感谢！希望可以得到大家的指导！