1. 面试官：在聚类分析中，介绍典型的聚类算法，并比较它们在处理高维数据时的优劣势。

2. 面试官：探讨聚类算法在处理大规模数据集时可能遇到的挑战，以及如何应对这些挑战。

3. 面试官：在聚类算法的应用中，讨论如何评估聚类结果的质量以及常用的评估指标。

4. 面试官：比较传统聚类算法与深度学习方法在聚类任务上的优缺点，并提出可能的结合方式。

5. 面试官：解释密度聚类算法的原理，讨论其在发现异常簇和噪声数据方面的优势，并给出实际应用案例。

6. 面试官：探讨在非欧几里德空间中进行聚类分析时可能遇到的问题，并提出解决方案。

7. 面试官：针对大规模高维稀疏数据集，设计一种高效的聚类算法，并阐述其特点。

8. 面试官：从时间序列数据的角度出发，讨论时间序列聚类算法的挑战和应用场景。

9. 面试官：在动态数据流场景下，探讨如何实现基于流式聚类算法的实时数据分析和更新模型。

10. 面试官：基于图数据的聚类分析，讨论图聚类算法的特点和适用范围，并结合实际案例进行分析。