Có bao nhiêu thuật toán phân cụm: 

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.

Câu hỏi yêu cầu xác định các bài toán điển hình trong khai phá dữ liệu.

* Phương án a: Liệt kê các bài toán phổ biến và quan trọng trong khai phá dữ liệu như khai phá luật kết hợp (association rule mining), phân loại (classification), phân cụm (clustering) và hồi quy (regression). Đây là một đáp án đầy đủ và chính xác.
* Phương án b: Khai phá luật kết hợp là một phần của khai phá dữ liệu, nhưng xây dựng máy tìm kiếm không phải là một bài toán điển hình của khai phá dữ liệu. Máy tìm kiếm liên quan nhiều hơn đến lĩnh vực Information Retrieval.
* Phương án c: Web mining và Text mining là các *ứng dụng* của khai phá dữ liệu trên dữ liệu web và dữ liệu văn bản, còn mạng nơ-ron là một *công cụ* có thể dùng trong khai phá dữ liệu, chứ không phải là một bài toán.
* Phương án d: Bài toán nhận dạng có thể liên quan đến phân loại trong khai phá dữ liệu, bài toán tìm kiếm thông tin thuộc về Information Retrieval, và bài toán lựa chọn đặc trưng là một bước tiền xử lý quan trọng trong khai phá dữ liệu, nhưng không phải là một bài toán khai phá dữ liệu hoàn chỉnh.

Vậy, phương án a là đáp án đúng nhất.

Khai phá tri thức (Knowledge Discovery in Databases - KDD) là một lĩnh vực liên ngành, sử dụng các phương pháp từ nhiều lĩnh vực khác nhau để khám phá các mẫu, xu hướng và thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn.

Các lĩnh vực liên quan mật thiết đến KDD bao gồm:

* Machine Learning (Học máy): Cung cấp các thuật toán và kỹ thuật để học từ dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán.
* Visualization (Trực quan hóa dữ liệu): Giúp hiển thị dữ liệu và kết quả khai phá một cách trực quan, dễ hiểu.
* Statistics (Thống kê): Cung cấp các phương pháp để phân tích dữ liệu, kiểm định giả thuyết và đánh giá độ tin cậy của các kết quả khai phá.
* Databases (Cơ sở dữ liệu): Cung cấp nền tảng để lưu trữ, quản lý và truy xuất dữ liệu.

Như vậy, đáp án a là đáp án chính xác nhất.

Các đáp án khác không chính xác vì:

* b. Programming (Lập trình) là một công cụ hỗ trợ, nhưng không phải là một lĩnh vực cốt lõi của KDD.
* c. BioInfomatics (Tin sinh học) là một lĩnh vực ứng dụng của KDD, không phải là một lĩnh vực liên quan trực tiếp đến KDD nói chung.
* d. Support Vector Machine (SVM) và Clustering là các thuật toán cụ thể trong Machine Learning, không phải là các lĩnh vực riêng biệt ngang hàng với Statistics và Databases.

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

* Hỗ trợ ra quyết định: Cung cấp thông tin chi tiết giúp đưa ra các quyết định kinh doanh, khoa học,... tốt hơn.
* Dự báo: Sử dụng các mẫu đã tìm thấy để dự đoán xu hướng, hành vi trong tương lai.
* Khái quát dữ liệu: Tóm tắt và trình bày dữ liệu một cách dễ hiểu.
* Tìm kiếm các quy luật, tìm kiếm các cụm và phân loại dữ liệu: Khám phá ra các mối quan hệ, nhóm dữ liệu tương đồng và phân loại dữ liệu vào các nhóm khác nhau.
* Tạo ra cơ sở tri thức mới: Từ những thông tin khai phá được, chúng ta có thể xây dựng cơ sở tri thức mới, phục vụ cho nhiều lĩnh vực.

Vì vậy, các đáp án a, b và c đều mô tả một phần lợi ích của khai phá dữ liệu. Đáp án d, mặc dù có đề cập đến việc tạo ra cơ sở tri thức mới, nhưng lại tập trung vào các ứng dụng dự báo thời tiết, động đất, sóng thần, là những ứng dụng *có thể* sử dụng khai phá dữ liệu nhưng không phải là *lợi ích* cốt lõi của nó. Hơn nữa, các dự báo này còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác chứ không chỉ khai phá dữ liệu.

Đáp án a, b, và c đều đúng một phần. Tuy nhiên, đáp án a bao quát hơn và thể hiện rõ nhất những lợi ích cốt lõi của khai phá dữ liệu, trong đó các chức năng của đáp án b, c đều phục vụ cho đáp án a. Do đó, đáp án a chính xác nhất.

Làm sạch dữ liệu (data cleaning) là quá trình xử lý dữ liệu thô để loại bỏ hoặc sửa chữa các dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, không liên quan hoặc dư thừa. Mục tiêu của việc làm sạch dữ liệu là đảm bảo rằng dữ liệu có chất lượng cao và phù hợp cho việc phân tích và sử dụng. Quá trình này bao gồm nhiều công việc khác nhau như:

* Điền giá trị thiếu: Xử lý các trường dữ liệu bị thiếu bằng cách điền các giá trị thích hợp (ví dụ: sử dụng giá trị trung bình, giá trị phổ biến nhất, hoặc các phương pháp ước tính khác).
* Làm trơn dữ liệu nhiễu: Loại bỏ hoặc sửa chữa các giá trị ngoại lệ (outliers) hoặc các lỗi trong dữ liệu.
* Định danh hoặc xóa ngoại lai: Xác định và xử lý các điểm dữ liệu bất thường hoặc không phù hợp với phần còn lại của tập dữ liệu.
* Khử tính không nhất quán: Giải quyết các mâu thuẫn hoặc không nhất quán trong dữ liệu (ví dụ: các định dạng ngày tháng khác nhau, các đơn vị đo lường khác nhau).