請(qǐng)簡(jiǎn)要敘述K-Means算法的流程。K-Means算法是基于距離的聚類算法，核心思想是將數(shù)據(jù)點(diǎn)分配到距離最近的簇中，并通過迭代調(diào)整簇中心以最小化簇內(nèi)均方差。具體流程如下：（1）初始化質(zhì)心：從樣本數(shù)據(jù)中隨機(jī)選取K個(gè)點(diǎn)作為初始聚類中心。（2）分配樣本：計(jì)算每個(gè)樣本點(diǎn)到所有質(zhì)心的距離，將樣本分配到距離最近的質(zhì)心所在的簇。（3）更新質(zhì)心：對(duì)每個(gè)簇，計(jì)算所有樣本點(diǎn)的均值，作為新的質(zhì)心。（4）迭代收斂：重復(fù)步驟2-3，直到質(zhì)心不再變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)，最終輸出簇劃分結(jié)果。請(qǐng)簡(jiǎn)要敘述K-Means算法中K的選取是否會(huì)對(duì)聚類結(jié)果造成影響，并給出幾種選取K的方法。（1）影響：若K過小，可能導(dǎo)致簇合并過多，無法捕捉數(shù)據(jù)的真實(shí)分布；若K過大，可能產(chǎn)生過多細(xì)碎的簇，導(dǎo)致過擬合。（2）選取方法：①手肘法：計(jì)算不同K值下的簇內(nèi)平方和（SSE），當(dāng)SSE下降趨勢(shì)由陡峭轉(zhuǎn)為平緩時(shí)（類似手肘彎曲處），對(duì)應(yīng)的K為較優(yōu)值。②GapStatistic方法：通過比較實(shí)際數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果與隨機(jī)數(shù)據(jù)的聚類結(jié)果，選擇使Gap值最小的K。請(qǐng)簡(jiǎn)要敘述K-Means算法中質(zhì)心選擇是否會(huì)對(duì)聚類結(jié)果造成影響，給出幾種初始化質(zhì)心的方法并比較。（1）影響：質(zhì)心的初始選擇會(huì)影響算法是否收斂到全局最優(yōu)解：若初始質(zhì)心集中在某個(gè)區(qū)域，可能導(dǎo)致聚類結(jié)果陷入局部最優(yōu)，無法反映真實(shí)簇結(jié)構(gòu)。（2）初始化方法及比較：①隨機(jī)初始化：步驟：從樣本中隨機(jī)選取K個(gè)點(diǎn)作為質(zhì)心。優(yōu)點(diǎn)：簡(jiǎn)單易實(shí)現(xiàn)；缺點(diǎn)：可能因隨機(jī)性導(dǎo)致結(jié)果不穩(wěn)定，易陷入局部最優(yōu)。②K-Means++初始化：步驟：先隨機(jī)選一個(gè)質(zhì)心，后續(xù)質(zhì)心選擇時(shí)，離已有質(zhì)心越遠(yuǎn)的樣本被選中概率越大。優(yōu)點(diǎn)：質(zhì)心分布更分散，減少局部最優(yōu)的影響，結(jié)果更穩(wěn)定；缺點(diǎn)：計(jì)算復(fù)雜度略高于隨機(jī)初始化。請(qǐng)計(jì)算K-Means算法的空間復(fù)雜度和時(shí)間復(fù)雜度?？臻g復(fù)雜度：O(n·d)，其中n為樣本數(shù)，d為特征維度。需存儲(chǔ)樣本數(shù)據(jù)、質(zhì)心坐標(biāo)及簇分配結(jié)果。時(shí)間復(fù)雜度：O(k·n·d·i)，其中k為簇?cái)?shù)，n為樣本數(shù)，d為特征維度，i為迭代次數(shù)。每次迭代需計(jì)算n個(gè)樣本到k個(gè)質(zhì)心的距離（O(k?n?d)），通常迭代i次（約10-100次）。請(qǐng)調(diào)用sklearn中的K-Means模塊對(duì)鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行聚類，并嘗試使用某一個(gè)性能評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)模型。（1）代碼實(shí)現(xiàn)fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.metricsimportsilhouette_score#加載鳶尾花數(shù)據(jù)集iris=load_iris()X=iris.data#初始化K-Means（假設(shè)K=3）kmeans=KMeans(n_clusters=3,random_state=42)kmeans.fit(X)labels=kmeans.labels_#計(jì)算輪廓系數(shù)silhouette=silhouette_score(X,labels)print(f"輪廓系數(shù)：{silhouette:.4f}")（2）評(píng)價(jià)說明：輪廓系數(shù)范圍為[-1,1]，越接近1表示聚類效果越好。若結(jié)果接近0，可能說明簇劃分不夠清晰；若為負(fù)值，說明樣本可能被錯(cuò)誤分配。請(qǐng)簡(jiǎn)要敘述DBSCAN算法的流程。DBSCAN是基于密度的聚類算法，通過尋找高密度區(qū)域識(shí)別簇，流程如下：（1）定義參數(shù)：設(shè)置鄰域半徑ε和最小點(diǎn)數(shù)MinPts。（2）分類樣本：核心點(diǎn)：ε鄰域內(nèi)包含至少M(fèi)inPts個(gè)樣本；邊界點(diǎn)：ε鄰域內(nèi)樣本數(shù)<MinPts，但屬于核心點(diǎn)的鄰域；噪聲點(diǎn)：既非核心點(diǎn)也非邊界點(diǎn)。（3）生成簇：從核心點(diǎn)出發(fā)，通過“密度可達(dá)”關(guān)系擴(kuò)展簇，將密度相連的核心點(diǎn)和邊界點(diǎn)歸入同一簇，噪聲點(diǎn)不歸類。請(qǐng)簡(jiǎn)要敘述DBSCAN算法中最重要的兩個(gè)參數(shù)，如何選擇合適的值？（1）關(guān)鍵參數(shù)：ε（鄰域半徑）：定義樣本鄰域的范圍，ε越大，簇可能越大，易合并不同簇；ε越小，簇可能越細(xì)碎。MinPts（最小點(diǎn)數(shù)）：核心點(diǎn)的判定閾值，MinPts越大，對(duì)密度要求越高，易將低密度區(qū)域劃分為噪聲。（2）選擇方法：可視化法：繪制K-距離圖（樣本到第k近鄰的距離排序），尋找曲線突變點(diǎn)確定ε。經(jīng)驗(yàn)法：結(jié)合數(shù)據(jù)規(guī)模，MinPts通常設(shè)為2-10，ε需與MinPts配合（如MinPts=5時(shí)，ε可通過樣本距離分布確定）。請(qǐng)簡(jiǎn)要敘述OPTICS算法的適用場(chǎng)合及其與DBSCAN算法的關(guān)系。（1）適用場(chǎng)合：數(shù)據(jù)密度不均勻、簇形狀復(fù)雜（如非凸簇）時(shí)，OPTICS比DBSCAN更有效。（2）與DBSCAN的關(guān)系：OPTICS是DBSCAN的擴(kuò)展，通過生成“可達(dá)性圖”記錄樣本的密度信息，支持不同密度閾值下的聚類分析，且無需預(yù)先指定ε，可自動(dòng)處理多密度簇。請(qǐng)簡(jiǎn)要敘述自底向上的層次聚類算法的流程。自底向上（凝聚式）層次聚類的流程如下：初始化：每個(gè)樣本單獨(dú)作為一個(gè)簇。合并簇：計(jì)算所有簇間的距離，合并距離最近的兩個(gè)簇。迭代合并：重復(fù)步驟2，直到所有樣本合并為一個(gè)簇或滿足終止條件（如簇?cái)?shù)達(dá)到預(yù)設(shè)值）。生成樹狀圖：記錄合并過程，可根據(jù)需求截取特定層次的簇劃分。常見的層次聚類算法有哪些？簡(jiǎn)述其思想。AgglomerativeClustering（凝聚式）：思想：從每個(gè)樣本單獨(dú)成簇開始，逐步合并距離最近的簇，直至達(dá)到預(yù)設(shè)簇?cái)?shù)。Birch（平衡迭代規(guī)約和聚類）：思想：利用CF樹（聚類特征樹）存儲(chǔ)簇信息，通過樹結(jié)構(gòu)快速合并相似簇，適合大規(guī)模數(shù)據(jù)。在層次聚類算法中，定義簇之間的鄰近性時(shí)介紹了四種定義，請(qǐng)簡(jiǎn)要敘述。單鏈（最小距離）：兩簇中最近樣本的距離。全鏈（最大距離）：兩簇中最遠(yuǎn)樣本的距離。平均距離：兩簇所有樣本對(duì)距離的平均值。質(zhì)心距離：兩簇質(zhì)心之間的距離。某數(shù)據(jù)集為{(1,4),(2,4),(3,2),(4,3),(4,5)}，在層次聚類算法中使用全鏈作為簇之間的鄰近度定義，請(qǐng)寫出最終合并到一個(gè)簇中的流程。步驟（全鏈：簇間距離為最遠(yuǎn)樣本距離）：（1）初始簇：5個(gè)樣本各成一簇，記為A(1,4)、B(2,4)、C(3,2)、D(4,3)、E(4,5)。（2）計(jì)算簇間距離：A-B距離：|1-2|=1（x軸差），|4-4|=0（y軸差），最遠(yuǎn)樣本距離為1。A-C距離：√[(1-3)2+(4-2)2]=√8≈2.83。A-D距離：√[(1-4)2+(4-3)2]=√10≈3.16。A-E距離：√[(1-4)2+(4-5)2]=√10≈3.16。B-C距離：√[(2-3)2+(4-2)2]=√5≈2.24。B-D距離：√[(2-4)2+(4-3)2]=√5≈2.24。B-E距離：√[(2-4)2+(4-5)2]=√5≈2.24。C-D距離：√[(3-4)2+(2-3)2]=√2≈1.41。C-E距離：√[(3-4)2+(2-5)2]=√10≈3.16。D-E距離：|4-4|=0（x軸差），|3-5|=2（y軸差），最遠(yuǎn)樣本距離為2。（3）合并最近簇：最小距離為A-B（1），合并為簇AB。（4）更新簇AB與其他簇的距離：AB-C：簇AB中最遠(yuǎn)樣本為A(1,4)和B(2,4)，與C(3,2)的距離分別為√8≈2.83和√5≈2.24，全鏈距離取2.83。AB-D：A與D距離√10≈3.16，B與D距離√5≈2.24，全鏈距離取3.16。AB-E：A與E距離√10≈3.16，B與E距離√5≈2.24，全鏈距離取3.16。（5）再次合并最近簇：剩余簇中最近距離為C-D（√2≈1.41），合并為簇CD。（6）更新簇CD與其他簇的距離：CD與AB：AB中A到CD中C距離√8≈2.83，A到