我们如何在监督的机器学习挑战使用聚类方法？ （1）. 我们可以先创建簇，然后在不同簇中分别使用监督机器学习算法。 （2）. 我们在使用监督机器学习算法之前可以把簇的 id 作为特征空间中额外的特征。 （3）. 我们无法在使用监督机器学习算法之前创建簇。 （4）. 我们在使用监督机器学习算法之前不能把簇的 id 作为特征空间中额外的特征。

A.k-means

B.线性回归

C.逻辑回归

D.密度聚类

A.每种算法都有其使用范围，因此选择算法需要考虑具体处理的问题

B.判断机器学习算法好坏在数据需求阶段就可以确定

C.在分类前可以先做聚类分析

D.对聚类问题可以任选一种聚类算法

A.聚类（clustering）是一种无监督学习（unsupervised learning）方法

B.有一些分类（classification）方法是无监督学习（unsupervised learning）

C.无监督学习（unsupervised learning）也称为聚类（clustering）

D.监督学习（supervised learning）也称为分类（classification）