1. 面试官：请解释什么是聚类分析，以及它在机器学习中的作用。

2. 面试官：能否比较并说明K-means和层次聚类之间的区别与相似之处？

3. 面试官：在大数据环境下，如何有效地处理聚类算法的高维度数据？请详细说明。

4. 面试官：请解释什么是DBSCAN聚类算法，以及它在异常检测中的应用。

5. 面试官：请说明谱聚类方法与传统的K-means聚类方法之间的差异，并提出在哪些情况下谱聚类更适用。

6. 面试官：如何解决在K-means算法中遇到的初始质心选取对聚类质量影响较大的问题？

7. 面试官：请阐述高斯混合模型（GMM）与K-means聚类之间的关键差异，并说明GMM在概率密度估计中的应用。

8. 面试官：什么是层次聚类中的凝聚聚类和分裂聚类，它们各自的优缺点是什么？

9. 面试官：聚类算法中的“过拟合”问题会如何影响聚类结果？提出一些缓解过拟合问题的方法。

10. 面试官：请说明在非欧几里得空间中如何进行聚类分析，并描述在这种情况下选择合适的距离度量的挑战。