參考聚類分析的定義

正確答案是：D: 以上皆是。

專業(yè)分析：

聚類分析是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，主要用于將數(shù)據(jù)對(duì)象分組為若干類，使得同一類中的對(duì)象相似度較高，不同類中的對(duì)象相似度較低。以下是對(duì)各選項(xiàng)的詳細(xì)分析：

A: 如何以數(shù)字來(lái)表示成員間的相似性
在聚類分析中，相似性度量是一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。常用的相似性度量方法包括歐氏距離、曼哈頓距離、余弦相似度等。這些方法通過(guò)數(shù)學(xué)公式將數(shù)據(jù)對(duì)象之間的相似性量化為數(shù)字，便于后續(xù)的聚類操作。

B: 如何根據(jù)相似性將類似的成員分在同一群
這是聚類分析的核心任務(wù)。根據(jù)相似性度量，將相似的對(duì)象分配到同一個(gè)簇（cluster）中。常見(jiàn)的聚類算法包括K-means、層次聚類、DBSCAN等，它們通過(guò)不同的策略實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)對(duì)象的分組。

C: 所有成員分群完畢后，對(duì)每一群的特征應(yīng)如何描述
在聚類分析完成后，對(duì)每個(gè)簇進(jìn)行特征描述是非常重要的。特征描述幫助理解每個(gè)簇的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和特性，常用的方法包括計(jì)算簇的中心點(diǎn)、簇內(nèi)對(duì)象的分布情況等。這些描述可以幫助進(jìn)一步的分析和決策。

綜上所述，聚類分析不僅關(guān)心如何度量相似性和如何分群，還關(guān)心如何描述每個(gè)群的特征，因此正確答案是D: 以上皆是。