1.通过代码”from sklearn.cluster import KMeans”引入Kmenas模块，生成模型对象“kmeans = KMeans(n_clusters=2)”后，对于数据X训练时要调用的方法是（）。
2.通过代码”from sklearn.cluster import KMeans”引入Kmenas模块后，生成模型对象“kmeans = KMeans(n_clusters=3)”并完成对数据X完成聚类后，以下哪个代码可以查看每个样本所属簇的标签（）。
3.以下哪种情况对Kmeans模型的影响较小（）。
4.在利用sklearn.cluster.AgglomerativeClustering进行凝聚聚类时，使用的默认距离度量是（）。
5.根据聚类形成的簇的特点，如果有交集的簇之间必然存在包含关系，这种聚类称为（ ）。
6.余弦相似度适用于（ ）情况。
7.皮尔森相关系数取值为（ ）时说明两个对象最不相似。
8.P(22,1,42,10)，Q(20,0,36,8)为两个向量对象，这两个对象的欧几里得距离是（ ）。
9.P(22,1,42,10)，Q(20,0,36,8)为两个向量对象，这两个对象的曼哈顿距离是（ ）。
10.P(22,1,42,10)，Q(20,0,36,8)为两个向量对象，这两个对象的切比雪夫距离是（ ）。
11.下面哪些聚类方法易于发现特殊形状的簇？
12.关于聚类下列说法正确的是（ ）
13.聚类分析的过程中，聚类效果较好时属于同一个簇的对象相似度很高，而属于不同簇的对象相似度很低。
14.摄氏温度属于比例属性。
15.多种属性相似度的综合度量，可以先对单个属性进行相似度度量，然后求所有属性相似度的均值作为整个对象相似度
16.凝聚层次聚类法中每次簇的合并可以更改。
17.基于随机游走理论的链接相似度衡量方法(称为SimRank)计算两结点间的相似度，具有有界性、对称性、单调递增性、三角不等式性质。
18.轮廓系数是将凝聚度和分离度相结合的一种度量，越大聚类效果越好。
19.DBSCAN是一种基于密度的聚类方法， 容易发现特殊形状的簇。
20.K均值聚类需要提前设定K值，而凝聚层次法不需要预先设置参数。
21.二值 属性分为对称属性和非对称属性。
22.Jaccard系数适用于衡量用非对称二值属性描述的对象间的相似度。