基于网格的聚类方法为每个簇假定了一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合
错误
举一反三
- 为每簇假定了一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合是基于网格的方法。
- 将含有多个对象的数据集划分成若干个簇，使每个数据对象都属于且只属于一个簇，同时聚类簇的总数目小于数据对象的总数目，这种聚类类型称作 A: 基于层次的聚类 B: 基于网格的聚类 C: 基于划分的聚类 D: 基于密度的聚类
- 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
- 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
- 以下哪些是常见的聚类算法（ ） A: 基于模型的方法 B: 基于网格的方法 C: 划分方法 D: 层次方法
内容
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基于网格的聚类方法，是以网格单元为基本单位进行聚类,而不是以样本为单位。
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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。
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基于模型的聚类与基于分割的聚类相比：
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下列属于聚类分析方法的是（ ） A: 基于层次的聚类方法； B: 基于划分的聚类方法； C: 基于密度的聚类方法； D: 基于网格的聚类方法
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层次聚类算法只处理符合某静态模型的簇而忽略了不同簇间的信息并且忽略了簇间的互连性（簇间距离较近的数据对的多少）和近似度（簇间对数据对的相似度）。