HAC（层次凝聚式聚类）算法和k-Means都是无监督学习算法，具有相同的时间复杂度。

A.kmeans只能处理凸型分布的非数值型样本。

B.kmeans算法需要在聚类前确定类数k，这个k值需要有助于解释各类的业务含义。

C.kmeans聚类的过程与初始的k个假设的聚类中心的选择没关。

D.kmeans算法对异常样本非常敏感，因此在聚类前要把异常样本直接删除。

A.KMeans

B.PCA

C.DBSCAN

D.KNN

A.C4.5

B.回归分析

C.层次聚类

D.中心向量分类法

A.监督学习的最大问题：标注数据稀缺、昂贵

B.无监督学习更接近人类学习的过程

C.监督学习不需要对数据包含标注

D.聚类算法属于无监督学习

A.K均值聚类是无监督聚类

B.需要事先确定聚类数目

C.算法迭代执行

D.需要初始化聚类质心