基于网格的聚类方法为每个簇假定了一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合
举一反三
- 为每簇假定了一个模型，寻找数据对给定模型的最佳拟合是基于网格的方法。
- 将含有多个对象的数据集划分成若干个簇，使每个数据对象都属于且只属于一个簇，同时聚类簇的总数目小于数据对象的总数目，这种聚类类型称作 A: 基于层次的聚类 B: 基于网格的聚类 C: 基于划分的聚类 D: 基于密度的聚类
- 将每个样本都做为一个独立的类簇，然后按照距离度量原则，不断合并最近的类簇，直至所有样本都合并为一个类簇，或者满足终止条件，这种聚类方式称为（ ） A: 基于分割的聚类 B: 层次聚类 C: 基于密度的聚类 D: 基于模型的聚类
- 一开始将所有的样本置于一个簇中。在迭代的每一步中，一个簇被分裂为更小的簇，直到最终每个样本在单独的一个簇中，或者达到一个终止条件。这种聚类方法是（） A: 自底向上的层次方法 B: 自顶向下的层次方法 C: 基于网格的方法 D: 基于模型的方法
- 以下哪些是常见的聚类算法（ ） A: 基于模型的方法 B: 基于网格的方法 C: 划分方法 D: 层次方法