简答题

下表中列出了4个点的两个最近邻。使用SNN相似度定义，计算每对点之间的SNN相似度。

问答题什么是聚类？简单描述如下的聚类方法：划分方法，层次方法，基于密度的方法，基于模型的方法。为每类方法给出例子。

问答题假设描述学生的信息包含属性：性别，籍贯，年龄。有两条记录p、q及两个簇C1、C2的信息如下，分别求出记录和簇彼此之间的距离。（k-means算法的拓展） p=｛男，广州，18｝，q=｛女，深圳，20｝ C1=｛男：25，女：5；广州：20，深圳：6，韶关：4；19｝ C2=｛男：3，女：12；汕头：12，深圳：1，湛江：2；24｝

问答题简述k-means算法，层次聚类算法的优缺点。

问答题典型聚类方法有哪些？

问答题数据挖掘对聚类的典型要求有哪些？