MIN（单链）
MAX（全链）
组平均
Ward方法
第1题：
A数据
B数据库
C簇
D数据元组
第2题：
第3题：
此题为判断题(对，错)。
第4题：
从点作为个体簇开始，每一步合并两个最接近的簇，这是一种分裂的层次聚类方法。
第5题：
检测一元正态分布中的离群点，属于异常检测中的基于（）的离群点检测。
第6题：
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
A．
B．
C．
D．
第7题：
位置算符又称邻近度算符，它是（）运算符的延伸。
Aand
Bor
Cnot
D（）
第8题：
此题为判断题(对，错)。
第9题：
在基于图的簇评估度量表里面，如果簇度量为proximity（Ci，C），簇权值为mi，那么它的类型是（）。
第10题：
在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。