1. 面试官：介绍一种不常见的聚类算法，并分析其优缺点。

2. 面试官：如何评估聚类结果的质量？请列举至少三种评估指标并说明其适用场景。

3. 面试官：聚类分析中常用的数据预处理方法有哪些？请详细描述其原理和应用场景。

4. 面试官：如何处理高维数据的聚类分析？请说明常用的降维技术和其适用情况。

5. 面试官：对于大规模数据集的聚类分析，如何提高算法的效率和准确性？

6. 面试官：请解释聚类分析中的“簇内距离”和“簇间距离”，并说明其在评估聚类结果中的作用。

7. 面试官：聚类分析中经常遇到的挑战是什么？你会怎样解决这些挑战？

8. 面试官：如果两个聚类中心之间的距离很小，会对聚类结果产生什么影响？请从数学角度进行解释。

9. 面试官：聚类分析中常用的距离度量方法有哪些？请比较它们的优劣势并举例说明。

10. 面试官：如何选择合适的聚类数目？请详细描述至少三种聚类数目选择方法，并对比它们的优劣势。