Cho tập mục thường xuyên X={A, B}, từ tập X có thể sinh ra các luật kết hợp sau: 

Khi một thuộc tính A được chọn làm gốc của cây quyết định, mỗi giá trị của thuộc tính A sẽ tương ứng với một nhánh của cây. Vì vậy, nếu thuộc tính A có 3 giá trị khác nhau, cây quyết định sẽ có 3 nhánh, mỗi nhánh đại diện cho một giá trị của thuộc tính A.

Thuật toán ILA (Inductive Learning Algorithm) là một thuật toán học có giám sát. Trong quá trình xây dựng cây quyết định sử dụng ILA, khi một thuộc tính C có n giá trị khác nhau, chúng ta sẽ chia bảng chứa các ví dụ học thành n bảng con, mỗi bảng con tương ứng với một giá trị của thuộc tính C. Điều này giúp chúng ta phân loại các ví dụ học dựa trên các giá trị của thuộc tính C và xây dựng cây quyết định một cách hiệu quả.

Khai phá dữ liệu trong tiếng Anh được gọi là "Data Mining". Đây là quá trình tìm kiếm và khám phá ra các mẫu thông tin hữu ích từ một lượng lớn dữ liệu. Các lựa chọn khác không chính xác vì:
- Data Clustering: Phân cụm dữ liệu.
- Data Classification: Phân loại dữ liệu.
- Association Rule: Luật kết hợp.

Có rất nhiều thuật toán phân cụm khác nhau đã được phát triển. Một số thuật toán phổ biến bao gồm K-means, Hierarchical Clustering (Liên kết đơn, Liên kết đầy đủ, Liên kết trung bình,...), DBSCAN, và nhiều thuật toán khác. Vì vậy, đáp án 'a. Rất nhiều' là chính xác nhất. Các đáp án còn lại liệt kê một số thuật toán cụ thể nhưng không đầy đủ, do đó không chính xác.

Trong thuật toán k-means, việc chọn k tâm ban đầu là một bước quan trọng. Thông thường, các tâm này được chọn một cách ngẫu nhiên từ tập dữ liệu. Việc chọn ngẫu nhiên giúp đảm bảo tính khách quan và tránh sự thiên vị ban đầu có thể ảnh hưởng đến kết quả phân cụm. Các phương pháp chọn tâm khác có thể được sử dụng trong một số biến thể của k-means, nhưng phương pháp chọn ngẫu nhiên là phổ biến nhất và thường được sử dụng làm mặc định.

Phương án a là chính xác vì nó mô tả đúng cách thức chọn tâm ban đầu trong thuật toán k-means.

Các phương án khác không đúng vì:
- b. Chọn k phần tử nằm ở tâm: Không rõ "tâm" ở đây là gì trước khi thuật toán chạy. Mục tiêu của k-means là tìm ra các tâm cụm, nên không thể chọn các phần tử nằm ở tâm trước.
- c. Chọn k các phần tử có giá trị nhỏ nhất: Việc chọn k phần tử có giá trị nhỏ nhất có thể dẫn đến các cụm không đại diện cho toàn bộ dữ liệu.
- d. Chọn k phần tử có giá trị bằng giá trị trung bình của các phần tử trong tập dữ liệu: Điều này không khả thi vì thường sẽ không có k phần tử nào có giá trị chính xác bằng giá trị trung bình. Hơn nữa, cách này có thể không hiệu quả trong việc tạo ra các cụm khác biệt.