Cho giá trị của A là 3500, Sử dụng phương pháp chuẩn hóa Tỷ lệ Thập phân– decimal scale, giá trị của A sau khi chuẩn hóa là: 

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.

Đáp án đúng là a. Các loại đặc trưng của dữ liệu bao gồm: đặc trưng danh nghĩa (nominal), đặc trưng theo thứ tự (ordinal), đặc trưng đo theo khoảng (interval), và đặc trưng đo theo tỷ lệ (ratio).

- Đặc trưng danh nghĩa (Nominal): Dữ liệu được chia thành các nhóm hoặc danh mục không có thứ tự cụ thể. Ví dụ: màu sắc (đỏ, xanh, vàng), giới tính (nam, nữ).
- Đặc trưng theo thứ tự (Ordinal): Dữ liệu có thứ tự hoặc xếp hạng, nhưng khoảng cách giữa các giá trị không nhất thiết phải bằng nhau. Ví dụ: mức độ hài lòng (rất hài lòng, hài lòng, trung bình, không hài lòng, rất không hài lòng).
- Đặc trưng đo theo khoảng (Interval): Dữ liệu có thứ tự và khoảng cách giữa các giá trị là bằng nhau, nhưng không có điểm gốc 0 thực sự. Ví dụ: nhiệt độ theo độ Celsius hoặc Fahrenheit.
- Đặc trưng đo theo tỷ lệ (Ratio): Dữ liệu có thứ tự, khoảng cách giữa các giá trị là bằng nhau và có một điểm gốc 0 thực sự. Ví dụ: chiều cao, cân nặng, tuổi tác.

Đáp án a là đáp án đúng nhất vì nó bao gồm nhiều khía cạnh của các thách thức lớn trong khai phá dữ liệu, bao gồm:

* Dữ liệu quá lớn: Khai phá dữ liệu thường phải xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, đòi hỏi tài nguyên tính toán và kỹ thuật xử lý dữ liệu lớn.
* Dữ liệu bị thiếu hoặc nhiễu: Dữ liệu thực tế thường không hoàn hảo, có thể chứa các giá trị thiếu hoặc sai lệch, gây khó khăn cho việc khai thác thông tin chính xác.
* Sự phức tạp của dữ liệu: Dữ liệu có thể có nhiều dạng khác nhau (văn bản, số, hình ảnh, video...) và có mối quan hệ phức tạp, đòi hỏi các phương pháp khai phá dữ liệu phù hợp.
* Dữ liệu thường xuyên thay đổi: Dữ liệu có thể thay đổi theo thời gian, đòi hỏi các mô hình khai phá dữ liệu phải được cập nhật thường xuyên để đảm bảo tính chính xác và phù hợp.

Khai phá dữ liệu (Data Mining) là quá trình khám phá ra các mẫu, quy luật, và thông tin hữu ích tiềm ẩn trong một lượng lớn dữ liệu. Lợi ích của khai phá dữ liệu bao gồm:

* Hỗ trợ ra quyết định: Cung cấp thông tin chi tiết để đưa ra các quyết định kinh doanh, chính sách, hoặc các quyết định khác.
* Dự báo: Sử dụng các mẫu đã học được để dự đoán các xu hướng, hành vi trong tương lai.
* Khái quát dữ liệu: Tóm tắt và trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu, giúp người dùng nắm bắt được bức tranh tổng quan.
* Tìm kiếm các quy luật: Phát hiện ra các mối quan hệ, tương quan giữa các biến trong dữ liệu.
* Tìm kiếm các cụm: Phân nhóm dữ liệu thành các cụm có đặc điểm tương đồng.
* Phân loại dữ liệu: Gán nhãn cho các mẫu dữ liệu mới dựa trên các mẫu đã học được.

Như vậy, phương án a, b và c đều thể hiện những lợi ích của khai phá dữ liệu. Phương án d chứa những ứng dụng dự báo thời tiết, động đất, sóng thần, tuy nhiên chúng không phải là lợi ích cốt lõi và duy nhất của khai phá dữ liệu. Do đó, phương án a và b là chính xác nhất, nhưng a bao hàm đầy đủ hơn.