层次聚类主要有（）类型: 凝聚层次聚类|凝集层次聚类|分散层次聚类|分裂层次聚类

（）都属于分裂的层次聚类算法。 层次聚类适合规模较()的数据集 层次聚类对给定的数据进行()的分解。 简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点 简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。 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。 层次聚类是将各个观测逐步合并成小类，再将小类逐步合并成中类乃至大类的过程 高校邦: 聚类方法按聚类标准分可分为：统计聚类方法，概念聚类方法；按所处理聚类类型可分为：数值型数据聚类，离散型数据聚类，混合型数据聚类。（ ） 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 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(? ) 图形数据层次与类库层次所形成类层次结构有什么优点？ 系统聚类法也称为多层次聚类法，分类的单位由高到低呈树状结构，且所处的位置越低，其所包含的样本点就越少，共同特征也越少（） （）将两个簇的邻近度定义为两个簇合并时导致的平方误差的增量，它是一种凝聚层次聚类技术。 （）将两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对的平均逐对邻近度，它是一种凝聚层次聚类技术。 k均值聚类是硬聚类。() 在有多重继承的类层次结构中，它的类层次结构是树型层次结构（） 按聚类对象划分,灰色聚类可分为 以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类 以下哪个聚类算法不是属于基于原型的聚类（）。