在使用多个（）的分支结构时，应把握好多个条件语句之间的关系，只要有一个条件成立，就会将其后的语句执行，执行后退出整个if语句。

聚类算法的性能度量可称为（）。

在K均值算法中，（）可用于获得全局最小。

（）采用概率模型来表达聚类原型。

（）是一种著名的密度聚类算法，它基于一组邻域参数来刻画样本的紧密程度。

（）算法假设聚类结构能通过样本分布的紧密程度确定。

聚类算法已经默认所有的记录都是（）的实体。

在IBMPASS中，聚类算法分为分层聚类、Kohonennetwork、K均值聚类和（）四种。

通过K-means算法进行聚类分析后得出的聚类结果的特征是（）。

考虑这么一种情况：一个对象碰巧与另一个对象相对接近，但属于不同的类，因为这两个对象一般不会共享许多近邻，所以应该选择（）的相似度计算方法。

随着集成中个体分类器（相互独立）数目T的增大，集成的错误率将呈（）下降，最终趋向于零。