本题考察的是无监督学习中“模型评估（Evaluation）”与“业务理解（Business Understanding）”之间的迭代闭环。聚类没有绝对的“真值（Ground Truth）”，数学指标高（如轮廓系数0.7）只能证明簇内距离小、簇间距离大，不能证明分出来的类对业务有用。 • 选项 A 正确（合并同类项）： 如果两类在业务策略上无法区分（Actionable），那么强制分开就没有商业价值。CRISP-DM强调业务目标，因此将K降为4，合并B和C是解决“过度细分”最直接的手段。 • 选项 B 正确（事后解释）： 很多时候，K-Means基于高维空间的欧氏距离聚类，人类很难直观理解。使用决策树（Decision Tree）这种具有强解释性的模型去“拟合”聚类结果，可以生成如“若消费金额>500且活跃度<2，则为B类”的规则。这能帮助分析师发现：也许B和C在某个业务方不关注的冷门特征（如“API调用次数”）上差异巨大，从而导致了目前的局面。这有助于判断是该合并还是该教育业务方。 • 选项 C 正确（特征审查）： 轮廓系数高通常意味着特征空间中有某些维度方差极大。有可能引入了某个“伪特征”（Artifact），例如某类用户ID是偶数，另一类是奇数（极端比喻），或者某个与业务目标无关的技术指标。如果该特征主导了距离计算，就会出现“数学上分得开，业务上看不懂”的情况。因此需要回到数据准备阶段筛除无关特征。 • 选项 D 错误： B和C已经分不开了，增加K值（细分）通常会引入更多的噪声和更琐碎的群组，不仅无法解决B和C相似的问题，还会增加运营制定策略的复杂度，与“落地”目标背道而驰。