1. 面试官：请解释K均值聚类算法的工作原理，并说明其优缺点。

2. 面试官：在聚类分析中，您认为何种距离度量方法更适合用于不同类型的数据？为什么？

3. 面试官：如何选择最佳的K值来执行K均值聚类算法？请提供几种有效的方法。

4. 面试官：请解释层次聚类算法的工作原理，并与K均值聚类算法进行比较。

5. 面试官：在处理大规模数据集时，您会如何优化K均值聚类算法的性能？

6. 面试官：请说明K均值聚类算法对初始质心的敏感性问题，并提出解决方案。

7. 面试官：您如何评估聚类算法的效果和性能？可以给出一个具体的评估指标并解释其意义吗？

8. 面试官：请说明基于密度的聚类算法(DBSCAN)和基于分布的聚类算法(GMM)的主要区别，并说明它们在不同场景中的应用。

9. 面试官：请解释谱聚类算法的基本原理，并讨论其在图数据上的优势和应用场景。

10. 面试官：在实际应用中，您如何解决聚类算法中的维度灾难问题？