Sử dụng thuật toán ILA, khi kết luận C có n giá trị thì ta cần chia bảng chứa các ví dụ học thành mấy bảng con: 

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.

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.