Có N phần tử cần chia thành m cụm, với m > N. Hỏi có bao nhiêu cách chia cụm?

Thuật toán k-means được sử dụng để phân cụm 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 thể chứa ít nhất một điểm (trong trường hợp lý tưởng). Nếu k lớn hơn N, thì sẽ có những cụm không chứa điểm dữ liệu nào, điều này không có ý nghĩa trong phân cụm. Trường hợp k=N thì mỗi điểm sẽ là 1 cụm riêng biệt.

Khoảng cách giữa hai phần tử x1 và x5 trong một mảng hoặc một chuỗi thường được hiểu là hiệu số giữa chỉ số của chúng. Trong trường hợp này, khoảng cách là |5 - 1| = 4. Tuy nhiên, không có đáp án nào là 4. Nếu câu hỏi muốn hỏi số lượng phần tử giữa x1 và x5 (không bao gồm x1 và x5), thì có x2, x3, x4, tức là 3 phần tử. Nếu tính cả x1 và x5 thì có 5 phần tử từ x1 đến x5. Do đó, câu hỏi có thể đang có lỗi hoặc thiếu thông tin. Tuy nhiên, theo các đáp án được đưa ra, không có đáp án nào phù hợp. Có thể có lỗi đánh máy trong câu hỏi hoặc các đáp án.

Đáp án A là đáp án đầy đủ và chính xác nhất. Các thách thức lớn trong quá trình khai phá dữ liệu bao gồm:

• Dữ liệu quá lớn: Khối lượng dữ liệu khổng lồ (Big Data) đòi hỏi các thuật toán và kỹ thuật khai phá dữ liệu phải có khả năng xử lý hiệu quả.
• Dữ liệu bị thiếu hoặc nhiễu: Dữ liệu thực tế thường không hoàn hảo, có thể chứa các giá trị bị thiếu, sai lệch hoặc nhiễu, ảnh hưởng đến chất lượng của kết quả khai phá.
• Sự phức tạp của dữ liệu: Dữ liệu có thể có nhiều định dạng khác nhau (ví dụ: văn bản, hình ảnh, video), có cấu trúc phức tạp (ví dụ: dữ liệu đồ thị, dữ liệu chuỗi thời gian) và có mối quan hệ phức tạp giữa các thuộc tính.
• Dữ liệu thường xuyên thay đổi: Dữ liệu có thể thay đổi theo thời gian (ví dụ: dữ liệu giao dịch, dữ liệu mạng xã hội), đòi hỏi các thuật toán khai phá dữ liệu phải có khả năng thích ứng với sự thay đổi này.

Các đáp án khác không đầy đủ hoặc không chính xác bằng đáp án A.