在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。

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。

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简述K-means算法的基本操作步骤（包括算法的输入和输出）。

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简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。

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简述K-平均算法的输入、输出及聚类过程（流程）。

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平均值函数avg（）属于哪种类型的度量？（）

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简述K-中心点算法的输入、输出及聚类过程（流程）。

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关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（）。

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基于邻近度的离群点检测方法不能处理具有不同密度区域的数据集。

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（）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。

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