（ ）是两个簇的邻近度定义为不同簇的所有点对邻近度的平均值。
A. 堆平均
B. 图平均
C. 数平均
D. 组平均
相似度矩阵可以用相似度表示还可以用（ ）表示。
A. 时间
B. 距离
C. 空间
D. 维度
数据挖掘的经典案例“啤酒与尿布试验”最主要是应用了（ ）数据挖掘方法。
A. 分类
B. 预测
C. 关联规则分析
D. 聚类
在基本K均值算法里，当邻近度函数采用（ ）的时候，合适的质心是簇中各点的中位数。
A. 曼哈顿距离
B. 欧几里德距离
C. 余弦距离
D. Bregman散度
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