if(CON<99) CON=CON+1； CON最大可为（ ）。
A. 97
B. 98
C. 99
D. 100
最近邻学习没有显式的训练过程，在训练阶段仅仅是把样本保存起来。训练时间开销为零，待收到测试样本后在进行处理，被称为“（）”（即懒惰学习）。
聚类试图将数据集中的样本划分为若干个通常是不相交的子集，每个子集称为一个“（）”。
k 近邻学习是一种常用的监督学习方法，其工作机制为：给定测试样本，基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的 k 个训练样本，然后基于这 k 个邻居信息进行预测。因此 k 近邻算法的核心是 k 值和距离度量的选取。
A. 对
B. 错
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