1. 面试官：请解释什么是密度聚类算法，并举例说明其中一个应用场景。

2. 面试官：在聚类算法中，如何评估聚类的性能和质量？请列举至少两种常用的评估方法并说明其原理。

3. 面试官：你认为在聚类算法中，选择合适的距离度量方法有多重要？为什么？

4. 面试官：针对大规模数据集的聚类任务，你会采用怎样的优化方法来提高聚类效率？请说明你的思路。

5. 面试官：为什么须要在聚类之前对数据进行标准化或归一化处理？请详细解释。

6. 面试官：请比较并解释K均值聚类和层次聚类算法的优缺点，并提出在什么情况下更适合使用哪种算法。

7. 面试官：聚类算法是否适用于处理带噪声和异常值的数据集？请说明原因，并提出针对这种情况的应对措施。

8. 面试官：请解释什么是谱聚类算法，以及它相对于传统聚类算法的优势和局限性。

9. 面试官：在聚类算法中，如何确定聚类的数量？请列举并比较至少三种常用的确定聚类数量的方法。

10. 面试官：除了欧氏距离以外，你了解有哪些常用的距离度量方法？请选择一种并阐述其应用场景和优缺点。