Python由解释器、（）和（）三个主要部分组成。单行注释：在代码前加（）符号；多行注释：可以在每行代码前加一个（）符号，或者可以用（）实行跨多行的注释。

决策树的基本流程遵循（）的策略。

变量的不确定性越大，相对应信息熵的变化是（）。

下列聚类方法中采用概率模型来表达聚类的是（）。

（）不属于聚类性能度量外部指标。

划分聚类算法是一种简单的较为基本的重要聚类方法。它的主要思想是通过将数据点集分为（）个划分，并使用重复的控制策略使某个准则最优化，以达到最终的结果。

K-Means算法无法聚（）样本。

聚类是一种典型的无监督学习任务，然而在现实聚类任务中我们往往能获得一些额外的监督信息，于是可通过（）来利用监督信息以获得更好的聚类效果。

当不知道数据所带标签时，可以使用（）促使带同类标签的数据与带其他标签的数据相分离。

下列说法正确的是（）。

下列关于聚类挖掘技术的说法错误的是（）。