划分聚类方法对数据集进行聚类时包含什么要点

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 场景划分中聚类场景不包含以下哪项？（） 按聚类对象划分,灰色聚类可分为 对数据清理时可以使用聚类法，聚类法就是将抽象的对象进行集合分组，成为不同的集合，找到在集合意外的 ，这些 就是噪声（） BFR聚类是用于处理数据集()的k-means变体。 属于聚类算法中的划分方法的是（） 数据挖掘对聚类的数据要求是什么？ 数据挖掘对聚类的数据要求是什么 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 以下哪种聚类方法可以发现任意形状的聚类？（） 有关k-means下列说法正确的是？: 可以处理凸型分布数据的聚类 可以确定样本属性的重要性 聚类的结果与初始选择的假设聚类中心有关 适合任意数据集的分组 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。 系统聚类的建模步骤为①选择合适的点与点之间的距离测度方法，计算样本点之间的距离②对数据集中的数据进行标准化处理③选择合适的类与类之间的距离测度方法，合并距离最近两类为一个新类④构造C个类，每个类中包含一个样本点⑤决定类别个数和类的特征⑥计算新的类与当前各类之间的距离，若类的个数不为1，再进行类与类的合并；若类的个数为1则结束聚类，画出谱系聚类图（） 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。 ( ) 层次聚类对给定的数据进行()的分解。 根据聚类规则及规则的应用方法，以下属于聚类方法类别的是（ ）: 基于划分的方法 基于层次的方法 基于模型的方法 基于高度的方法 层次聚类的聚类方式有（） k均值聚类是硬聚类。() K-means聚类是发现给定数据集的K个簇的算法。()