下面有关聚类的说法不正确的是？

A、kmeans算法各聚类中心与其几何重心是重合的，对于凸型数据集初始的假设聚类中心尽量距离远一些。;
B、在计算样本之间的距离时，对样本不同量纲的数据属性进行标准化是必要的。;
C、Kohonon神经网络在计算过程中需要计算样本之间的距离。;
D、当聚类的组数比较多时，可以把距离较近的簇合并。