在数据挖掘中，常用的聚类算法包括：（）、（）、（）、基于网格的方法和基于模型的方法。

聚类方法通常可按四大类进行分类:基于划分的方法、基于层次的方法、基于密度的方法和基于(? ) 根据聚类规则及规则的应用方法，以下属于聚类方法类别的是（ ）: 基于划分的方法 基于层次的方法 基于模型的方法 基于高度的方法 （）是将数据转化为一个基于数据挖掘算法的分析模型。 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。 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 K均值是一种产生划分聚类的基于密度的聚类算法，簇的个数由算法自动地确定 数据挖掘技术中的遗传算法是一种基于和分子遗传学的搜索优化算法（） 中国大学MOOC: 多数基于划分方法的聚类方法是根据____进行聚类的 数据挖掘产生基于（） 数据挖掘技术中的遗传算法是一种基于生物进化论和的搜索优化算法（） 大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点，挖掘出公认的价值 在以下认证方式中，最常用的认证方式是?: 基于PKI认|基于摘要算法认证|基于数据库认证|基于账户名/口令认证 数据挖掘技术中的算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的搜索优化算法（） 数据挖掘技术中的遗传算法是一种基于生物进化论和分子遗传学的（）优化算法。 简述基于划分的聚类方法。划分的准则是什么？ 简述基于划分的聚类方法。划分的准则是什么 常用的静态路由选择算法包括：最短路由选择算法、__和基于流量的路由选择算法 分布式多传感器环境中的航迹关联算法通常可分为两类，基于( )的方法和基于( )的方法。 常用的数据挖掘算法有（） 网格方法的聚类速度与数据点的个数基本上无关