聚类分析是在没有给定划分类别的情况下，将数据分类到不同的类或者簇的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
举一反三
- 聚类分析将对象分成不同的簇，使得簇内对象彼此相似，簇间对象彼此相异
- 关于聚类分析，下面说法错误的是（ ）. A: 聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组为由类似的对象组成的多个类的分析过程 B: 聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以每个簇中的对象有很大的相似性 C: 聚类分析的目标就是在相似的基础上收集数据来分类 D: 聚类分析方法具有简单、直观的特点
- 数据挖掘方法中的聚类分析也被称为无制导学习。一个好的聚类分析算法应该使得所得到的______。 A: 聚簇问的相似性很高，而不同的聚簇内的相似性很低 B: 聚簇内的相似性很低，而不同的聚簇间的相似性很高 C: 聚簇间的相似性很低，而不同的聚簇内的相似性很低 D: 聚簇内的相似性很高，而不同的聚簇间的相似性很低
- K-Means算法是一个经典的聚类算法,它接受输入参数k,然后将n个数据对象划分为k个聚类,使所获得的聚类满足以下两个条件, 使同一个簇中的样本相似度较高,而不同簇间的样本相似度较低。(<br/>)
- 关于聚类分析的说法，不正确的是_________。 A: 聚类是无监督学习方法 B: 聚类可作为分类等其他任务的预处理过程 C: 聚类分析目标是使同一个簇中的样本相似度较高，而不同簇间的样本相似度较低 D: “簇”越多说明聚类效果越好