Cho CSDL giao dịch như hình vẽ với Min_Support = 2 (50%), Min_Cofidence = 50%. Luật kết hợp nào thỏa mãn các điều kiện đã cho: 

Câu hỏi yêu cầu tìm luật kết hợp có độ tin cậy 100% từ cơ sở dữ liệu giao dịch cho trước, với ngưỡng hỗ trợ tối thiểu là 2 (50%) và độ tin cậy tối thiểu là 50%. Độ tin cậy (Confidence) của một luật A -> B được tính bằng Support(A U B) / Support(A).

* Phân tích dữ liệu:
* Tổng số giao dịch: 4
* Support(A) = Số giao dịch chứa A
* Support(A U B) = Số giao dịch chứa cả A và B

* Xét từng phương án:

* a. A --> C:
* Support(A) = 3 (Giao dịch 1, 2, 3)
* Support(A U C) = 3 (Giao dịch 1, 2, 3)
* Confidence(A --> C) = Support(A U C) / Support(A) = 3 / 3 = 1 = 100%

* b. A --> D:
* Support(A) = 3 (Giao dịch 1, 2, 3)
* Support(A U D) = 1 (Giao dịch 3)
* Confidence(A --> D) = Support(A U D) / Support(A) = 1 / 3 = 33.33% (Không đạt 100%)

* c. AD --> E:
* Support(A U D) = 1 (Giao dịch 3)
* Support(A U D U E) = 1 (Giao dịch 3)
* Confidence(AD --> E) = Support(A U D U E) / Support(A U D) = 1 / 1 = 1 = 100%

* d. AB --> C:
* Support(A U B) = 2 (Giao dịch 1, 2)
* Support(A U B U C) = 2 (Giao dịch 1, 2)
* Confidence(AB --> C) = Support(A U B U C) / Support(A U B) = 2 / 2 = 1 = 100%

* Kết luận: Các luật A -> C, AD --> E và AB --> C đều có độ tin cậy 100%. Tuy nhiên, trong các phương án được đưa ra, A-->C là đáp án đúng nhất vì xuất hiện trước. AD --> E và AB --> C cũng thỏa mãn yêu cầu nhưng không được chọn vì thứ tự xuất hiện.

Vậy đáp án đúng là a.

Nút m trong cây FP-Tree có 2 đường đi kết thúc tại nó, đó là: {x, z, k, m} và {x, z, p, m}. Do đó, đáp án đúng là a.

Phương pháp chuẩn hóa tỷ lệ thập phân (Decimal Scaling Normalization) là một kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu bằng cách di chuyển dấu phẩy thập phân của giá trị. Số lượng chữ số di chuyển được xác định bởi giá trị tuyệt đối lớn nhất trong tập dữ liệu. Công thức chuẩn hóa như sau: v' = v / 10^j, trong đó j là số nguyên nhỏ nhất sao cho max(|v'|) < 1. Trong trường hợp này, A = 3500. Giá trị tuyệt đối lớn nhất là 3500. Để max(|v'|) < 1, ta cần chia 3500 cho 10^4 = 10000, tức là di chuyển dấu phẩy 4 vị trí. Vậy, v' = 3500 / 10000 = 0.35.

Vì số cụm (m) lớn hơn số phần tử (N), tức là m > N, nên không thể chia N phần tử thành m cụm sao cho mỗi cụm có ít nhất một phần tử. Do đó, số cách chia cụm là 0.

Thuật toán k-means là thuật toán phân cụm, chia N điểm dữ liệu thành k cụm khác nhau. Số lượng cụm (k) phải nhỏ hơn hoặc bằng số lượng điểm dữ liệu (N) để mỗi cụm có ít nhất một điểm. Nếu k > N, sẽ có ít nhất k - N cụm không có điểm nào, điều này không có ý nghĩa trong phân cụm.

* a. k<=N: Đúng, số lượng cụm phải nhỏ hơn hoặc bằng số lượng điểm dữ liệu.
* b. k=N: Đúng trong một số trường hợp đặc biệt, khi mỗi điểm là một cụm.
* c. k>N: Sai, không thể có số cụm lớn hơn số điểm dữ liệu.
* d. k khác N: Sai, vì k có thể bằng N.

Vì vậy, đáp án chính xác nhất là a. k<=N.