Khi chọn 1 thuộc tính A để làm gốc cây quyết định. Nếu thuộc tính A có 3 giá trị thì cây quyết định có bao nhiêu nhánh? 

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.

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.