簇有效性的面向相似性的度量包括（）。

（）都属于簇有效性的监督度量。

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在基于图的簇评估度量表里面，如果簇度量为proximity（Ci，C），簇权值为mi，那么它的类型是（）。

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以下是哪一个聚类算法的算法流程（）。 ①构造k－最近邻图。 ②使用多层图划分算法划分图。 ③repeat：合并关于相对互连性和相对接近性而言，最好地保持簇的自相似性的簇。 ④until：不再有可以合并的簇。

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数据离散度的常用度量包括（）

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聚类分析包括连续型、二值离散型、（）和混合类型4种类型描述属性的相似度计算方法。

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（）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。

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分类方法的常用评估度量都有哪些？

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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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平均值函数avg（）属于哪种类型的度量？（）

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