如果样本数据本身是无法标注的,我们可以针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别,这种寻找数据之间的相似性并将之划分组的方法称为()。A. 回归B. 分类C. 递归D. 聚类

考查要点：本题主要考查对无监督学习方法中聚类概念的理解，以及区分其他常见机器学习方法（如回归、分类）的能力。

解题核心思路：

1. 明确题目中“无法标注的数据”意味着无监督学习场景。
2. 聚类的核心是根据数据的相似性自动分组，无需依赖标签。
3. 排除需要标注数据的方法（如分类、回归），以及与算法结构相关的术语（如递归）。

破题关键点：

• 聚类是无监督学习的典型任务，专门处理未标注数据。
• 其他选项中，分类需要标签，回归用于预测数值，递归属于编程概念，均不符合题意。

选项分析：

1. A. 回归：用于预测连续数值（如房价），属于监督学习，需要标注数据，排除。
2. B. 分类：用于预测类别标签（如 spam/ham），同样需要标注数据，排除。
3. C. 递归：计算机科学中指函数自身调用，与机器学习无关，排除。
4. D. 聚类：无监督学习方法，通过数据间相似性自动分组，符合题意。

结论：正确答案为D. 聚类。