关于聚类分析下列描述正确的是()。A. 聚类分析是回归分析的一种。B. 聚类分析会使用到欧氏距离的概念。C. K-means算法是目前使用最广泛的聚类算法。D. 我们有时需要通过观察个体的特征,将群体中的个体归为不同的族群/簇,以上的归类过程均称为聚类分析。E. 聚类分析过程中每个点到中心点的距离仅测算一次。

聚类分析是无监督学习中的一种重要方法，其核心是根据数据特征将样本划分成不同的簇。本题需结合聚类分析的基本概念、常见算法（如K-means）及计算过程进行判断。关键点在于：

1. 区分聚类与回归：回归属于监督学习，而聚类属于无监督学习。
2. 距离度量：欧氏距离是聚类中常用的相似性度量方式。
3. K-means算法特点：广泛应用但需预先指定簇数，且需多次迭代计算距离。
4. 聚类定义：强调基于特征的自动分组过程。

选项分析

A. 聚类分析是回归分析的一种

错误。聚类分析属于无监督学习，用于发现数据内在的分组结构；而回归分析属于监督学习，用于预测连续数值输出。两者目标和方法均不同。

B. 聚类分析会使用到欧氏距离的概念

正确。聚类分析中（如K-means算法），常用欧氏距离衡量数据点之间的相似性，距离越小表示相似性越高。

C. K-means算法是目前使用最广泛的聚类算法

正确。K-means因简单高效且易于实现，成为应用最广泛的聚类算法之一，尽管其存在需预先指定簇数等局限。

D. 我们有时需要通过观察个体的特征，将群体中的个体归为不同的族群/簇，以上的归类过程均称为聚类分析

正确。聚类分析的定义即为根据特征将数据自动分组，描述符合其核心思想。

E. 聚类分析过程中每个点到中心点的距离仅测算一次

错误。以K-means为例，算法通过迭代更新簇中心，每次迭代需重新计算所有点到当前中心的距离，直到收敛，因此距离计算会多次进行。