1. 面试官：使用K-means算法进行聚类分析，基于什么样的标准选择K值？

2. 面试官：在聚类分析中，你如何评估聚类的性能？

3. 面试官：介绍一种高维数据聚类的方法，并讨论其适用性和局限性。

4. 面试官：如果数据集中存在噪声和异常值，你会如何处理这些数据进行聚类分析？

5. 面试官：有多少种常见的聚类算法，分别介绍其中一种算法的原理和应用场景。

6. 面试官：如何选择适当的距离度量方法来衡量数据点之间的相似性？

7. 面试官：谈谈聚类分析与关联分析的区别和联系。

8. 面试官：讨论文本聚类分析中的特殊挑战，并提出相应的解决方案。

9. 面试官：如何在大规模数据集上进行高效的聚类分析？

10. 面试官：讨论聚类分析在实际应用中可能面临的伦理和隐私问题。