1. 面试官：请解释什么是聚类分析模型以及它的主要应用场景。

2. 面试官：聚类分析模型与分类分析模型有何区别？请举例说明。

3. 面试官：在聚类分析模型中，常用的相似性度量方法有哪些？请比较它们的优缺点。

4. 面试官：谈谈你对K均值聚类算法的理解，以及它的优缺点。

5. 面试官：如何选择合适的聚类数目？你可以分享一些常用的方法。

6. 面试官：针对大规模数据集，如何加速聚类分析模型的计算过程？

7. 面试官：请解释层次聚类分析模型，并与K均值聚类算法进行比较。

8. 面试官：描述密度聚类分析模型的原理，以及在实际应用中的特点和局限性。

9. 面试官：谈论一下聚类分析模型中的异常点检测方法，以及其在异常点识别中的作用。

10. 面试官：在实际场景中，聚类分析模型有哪些应用案例？请分享一个你认为非常有趣的案例，并解释为什么。