层次聚类适合规模较()的数据集

在层次聚类中： K-means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。() 层次聚类的聚类方式分为两种，分别是（ ） 层次聚类的聚类方式分为两种，分别是（） HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用（） 层次聚类的方法是() 在层次型聚类中： 层次聚类方法包括哪些？ 层次聚类方法包括哪些 同样的数据集采用不同的聚类算法,其聚类结果也往往不相同,甚至采用相同类型的聚类算法,选用不同的参数,结果也很不一样。 ( ) 数据分类有两部过程组成：第一步，建立一个聚类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类（） 数据分类由两步过程组成：第一步，建立一个聚类模型，描述指定的数据类集或概念集；第二步，使用模型进行分类（） （）都属于分裂的层次聚类算法。 （）都属于分裂的层次聚类算法。 BFR聚类用于()在欧氏空间中对数据进行聚类。 R型聚类是对数据中的列分类，Q型聚类是对数据中的行分类 适合于低层次数据的整理和显示方法也适合于高层次的数据（） 简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，这种聚类类型称作（）。 “大数据”是指规模超过1000TB的数据集。 数据挖掘对聚类的数据要求是什么？