聚类（clustering）是这样的过程：它找出描述并区分数据类或概念的模型（或函数），以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。

层次聚类主要有（）类型: 凝聚层次聚类|凝集层次聚类|分散层次聚类|分裂层次聚类 在做聚类时，DBSCAN会删掉它认为是噪声点的数据点。() K均值聚类算法过程 高校邦: 聚类方法按聚类标准分可分为：统计聚类方法，概念聚类方法；按所处理聚类类型可分为：数值型数据聚类，离散型数据聚类，混合型数据聚类。（ ） 什么是聚类？简单描述如下的聚类方法：划分方法，层次方法，基于密度的方法，基于模型的方法。为每类方法给出例子。 什么是聚类？简单描述如下的聚类方法：划分方法，层次方法，基于密度的方法，基于模型的方法。为每类方法给出例子 哪一个是机器学习中“聚类”任务的正确描述？ 层次聚类的聚类方式有（） 在非等级聚类法中，已被聚类的对象能够被重新再聚类的是最优化方法。 层次聚类是将各个观测逐步合并成小类，再将小类逐步合并成中类乃至大类的过程 在七类内聚中具有最强内聚的一类是( )。 按聚类对象划分,灰色聚类可分为 简述K-平均算法的输入、输出及聚类过程（流程）。 类的R型聚类是指()。 The technique of classify possible topics is also called clustering.( ) K-Means聚类过程中计算出的“质心”点是虚拟的。 以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类（）。 以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类 聚类 中国大学MOOC: 多数基于划分方法的聚类方法是根据____进行聚类的