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动态聚类算法是一种通过反复修改聚类结果来进行优化以达到满意的聚类结果的迭代算法。
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对
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每一个特征维度量纲标尺对聚类结果的影响实质上是在不同的量纲标尺下特征值取值大小出现了差异。
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对
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层次聚类有融合算法和分解算法两个基本算法。
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对
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常用聚类算法有试探法，层次法，迭代法，和密度法。
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对
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样本间的相似度度量可以使用距离度量和非距离度量。
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对
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完整的数据聚类过程一般包括选定特征，设定聚类准则，选择聚类算法和聚类结果评估。
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错
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聚类可以使得各样本都能归入其中一类，且样本能够属于两类及以上。
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错
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采用模糊聚类的方法会出现一个样本同时属于两个类别的情况。
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对
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聚类结果是“无遗漏”和“无重复”的。
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对
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判断题
聚类是对整个样本集的划分，而不是对单个样本的识别。
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聚类就是将样本集中的样本按照相似的程度划分成不同的类别。
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