题目内容
（请给出正确答案）
A.聚类与分类类似，需要把没有类别标签的样本根据距离分组。
B.聚类需要根据样本的距离，距离近的分为一组，反之划分到不同的组。
C.对于同一批样本，使用不同聚类算法得到的结果是相同的。
D.聚类的类别在分析前就很容易确定。
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有关聚类的说法，错误的是？
A、对聚类的样本可以继续分类，从而可以获得各类样本的特征。
B、对于一些异常的样本，在聚类时可以单独处理，可能得到有用的异常模式。
C、对于任意形状分布的样本，基于密度的聚类算法可能得到有用的分组。
D、检验聚类算法的好坏只要看SSE（每个样本与聚类簇中心的距离的平方和）是否最小。
有关kmeans算法，正确的说法是？
A、kmeans只能处理凸型分布的非数值型样本。
B、kmeans算法需要在聚类前确定类数k，这个k值需要有助于解释各类的业务含义。
C、kmeans聚类的过程与初始的k个假设的聚类中心的选择没关。
D、kmeans算法对异常样本非常敏感，因此在聚类前要把异常样本直接删除。
下面有关聚类的说法不正确的是？
A、kmeans算法各聚类中心与其几何重心是重合的，对于凸型数据集初始的假设聚类中心尽量距离远一些。
B、在计算样本之间的距离时，对样本不同量纲的数据属性进行标准化是必要的。
C、Kohonon神经网络在计算过程中需要计算样本之间的距离。
D、当聚类的组数比较多时，可以把距离较近的簇合并。
以下有关聚类算法，不正确的说法是哪些？
A、对于基于密度的聚类而言，不是根据样本的距离，而是根据样本的密度进行分组的。
B、在基于密度的聚类中，样本的邻域距离阈值参数不同，可能得到不同的聚类结果。
C、在聚类过程中，非数值型属性必须转为数值属性才能进行聚类分析。
D、在使用kmeans聚类时，k值总是很容易给出。
有关kmeans算法，以下正确的说法有哪些？
A、kmeans算法对于非凸型的聚类不能产生聚类结果。
B、在确定样本集是否可以使用kmeans算法时，可以先对数据集进行可视化观察样本集的大致分布。
C、初始聚类中心的选择会影响kmeans算法的收敛速度。
D、kmeans需要多次迭代，因此对于大的样本集速度求解比较慢。
聚类是一类重要的机器学习算法，以下哪些场景不属于聚类问题？
A、某网商对客户的购物行为进行分析，从而分析不同组用户的偏好。
B、对数据库的论文根据内容主题的不同做划分。
C、判断一个网络访问是否为入侵访问。
D、根据学生的成绩，给出学生的名次。
有关聚类的算法，正确的说法有以下哪些？
A、类似Kmeans基于划分的聚类与基于层次的聚类都是样本的距离为划分基础。
B、聚类的结果要考虑业务的可解释性。
C、自底向上的层次聚类算法对样本的输入顺序比较敏感。
D、聚类的簇密度指样本的个数多少。
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