答案:(1)能够处理高维数据:在高维空间聚类更具挑战性,随着维数的增加,具有相同距离的两个样本其相似程度可以相差很远.对于高维稀疏数据,这一点更突出.(2)对噪声鲁棒:在实际中,绝大多数样本集都包含噪声.空缺.部分未知属性.孤立点.甚至错误数据.(3)具有约束的聚类:在实际应用中,通常需要在某种约束条件下进行聚类,既满足约束条件,以希望有高聚类精度,是一个挑战性问题.(4)对初始输入参数鲁棒:具有自适应的簇数判定能力,对初始聚类中心鲁棒.(5)能够解决用户的问题:聚类结果能被用户所理解,并能带来经济效益,特别是在数据挖掘领域