Cho FP-Tree như hình vẽ, mũi tên nét đứt biểu thị cho:

Cơ sở điều kiện của một nút trong FP-Tree bao gồm tiền tố đường dẫn từ gốc đến nút đó và tần số xuất hiện của đường dẫn. Nút P có 2 đường dẫn tới nó: - f -> c -> a -> m -> p (tần số 2) => {f:2, c:2, a:2, m:2} - c -> b -> p (tần số 1) => {c:1, b:1} Kết hợp lại ta có đáp án A

Trong bảng ví dụ, số lượng trường hợp Wind = 'Weak' là 6, và tổng số trường hợp là 14. Vậy, P(Wind = 'Weak') = 6/14 = 3/7. Tuy nhiên, không có đáp án nào trùng với kết quả này. Vì vậy, đáp án đúng là "d. Giá trị khác".

Thuật toán ILA (Inductive Learning Algorithm) tìm kiếm các tổ hợp thuộc tính phân biệt để xây dựng luật. Trong bài toán này, ta cần tìm số tổ hợp gồm 3 thuộc tính phân biệt từ tập thuộc tính {Outlook, Temperature, Humidity, Wind}.

Số tổ hợp chập 3 của 4 (4C3) được tính như sau: 4C3 = 4! / (3! * (4-3)!) = 4! / (3! * 1!) = (4 * 3 * 2 * 1) / (3 * 2 * 1 * 1) = 4. Vậy có 4 tổ hợp.

Các tổ hợp đó là:
1. {Outlook, Temperature, Humidity}
2. {Outlook, Temperature, Wind}
3. {Outlook, Humidity, Wind}
4. {Temperature, Humidity, Wind}

Thuật toán liên kết đơn (Single Linkage) định nghĩa khoảng cách giữa hai cụm là khoảng cách nhỏ nhất giữa hai điểm dữ liệu thuộc hai cụm khác nhau.

Trong trường hợp này:
- Cụm C = {x1, x2}
- Điểm x3

Ta cần tìm khoảng cách giữa C và x3, tức là min(d(x1, x3), d(x2, x3)).

Dựa vào ma trận không tương tự:
- d(x1, x3) = 3
- d(x2, x3) = 0

Vậy, khoảng cách giữa cụm C và x3 là min(3, 0) = 0.