凝聚的层次聚类算法是一种自底向上的策略，初始时先将每个对象作为一个簇，然后合并这些原子簇为越来越大的簇，直到某个终结条件被满足。（ ）
举一反三
- 凝聚层次聚类方法中，最初将每个对象作为一个簇，然后根据某些准测一步步的合并这些簇为 ______ 的方法。
- 一开始将所有的样本置于一个簇中。在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个样本在单独的一个簇中，或者达到一个终止条件。这种聚类方法是（） A: 自底向上的层次方法 B: 自顶向下的层次方法 C: 基于网格的方法 D: 基于模型的方法
- K-Means聚类算法步骤包括 A: 随机选择K个样本作为初始中心。 B: 把每个样本指派到最近的中心，形成K个簇类。 C: 重新计算每个簇的中心。 D: 一直迭代直到簇中心不再发生变化为止。
- 将每个样本都做为一个独立的类簇，然后按照距离度量原则，不断合并最近的类簇，直至所有样本都合并为一个类簇，或者满足终止条件，这种聚类方式称为（ ） A: 基于分割的聚类 B: 层次聚类 C: 基于密度的聚类 D: 基于模型的聚类
- 凝聚的层次聚类,从点作为个体簇开始,每一步合并两个最近的簇,需要定义簇的邻近度概念