1. 面试官：如何利用深度学习方法进行聚类分析？

2. 面试官：探讨传统聚类算法与深度学习聚类算法在分类模式识别中的优缺点。

3. 面试官：如何处理高维数据的聚类分析？

4. 面试官：请解释K均值聚类算法的工作原理，并指出其局限性。

5. 面试官：介绍一种基于图论的聚类分析方法，并说明其应用场景。

6. 面试官：请解释支持向量机（SVM）在模式识别中的作用，并结合聚类分析进行说明。

7. 面试官：探讨聚类分析与分类模式识别中的核密度估计方法。

8. 面试官：如何利用非监督学习方法进行聚类分析与分类模式识别？

9. 面试官：介绍一种基于神经网络的聚类分析方法，并说明其在模式识别中的应用价值。

10. 面试官：探讨在大数据环境下的聚类分析与分类模式识别挑战和解决方案。