Một phương pháp phân cụm tốt là phương pháp cho kết quả phân cụm mà trong đó:

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về cách sử dụng thuật toán phân cụm phân cấp (HAC) trong Orange để đạt được một số lượng cụm mong muốn.

Phương án a: Chọn số lượng cụm k trên hộp thoại. Trong Orange, việc chọn số lượng cụm *k* trực tiếp trên hộp thoại không phải là cách để thu được số lượng cụm cụ thể trong HAC. HAC xây dựng một cây phân cấp, và số lượng cụm được xác định sau khi cây đã được xây dựng.

Phương án b: Chọn phương pháp tính khoảng cách trước khi chọn thuật toán. Việc chọn phương pháp tính khoảng cách là quan trọng cho HAC, nhưng nó không trực tiếp quyết định số lượng cụm cuối cùng.

Phương án c: Chọn đường cắt phù hợp trên cây phân cấp kết quả. Đây là phương pháp đúng. Sau khi thuật toán HAC tạo ra một cây phân cấp (dendrogram), bạn cần chọn một "đường cắt" (cut-off point) trên cây này. Vị trí của đường cắt sẽ xác định số lượng cụm được tạo ra. Nếu bạn cắt ở mức cao, bạn sẽ có ít cụm hơn; nếu bạn cắt ở mức thấp, bạn sẽ có nhiều cụm hơn.

Phương án d: Không cần làm gì cả. Điều này không đúng, vì mặc định HAC không tự động cho ra một số lượng cụm cụ thể. Cần phải có sự can thiệp để xác định số lượng cụm mong muốn.

Vậy, đáp án đúng là c.

Thuật toán DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise) là một thuật toán gom cụm dựa trên mật độ, không yêu cầu phải biết trước số lượng cụm. Nó xác định các cụm dựa trên các vùng có mật độ điểm cao, được phân tách bởi các vùng có mật độ điểm thấp. Các thuật toán khác như Fuzzy C-means và K-means đều yêu cầu xác định trước số lượng cụm (C hoặc K). Diana là một thuật toán phân cấp chia tách, cũng không nhất thiết phải biết trước số cụm cuối cùng, tuy nhiên, câu hỏi đang hướng đến các thuật toán không *cần* biết trước, và DBSCAN là ví dụ điển hình nhất. Do đó, DBSCAN là lựa chọn phù hợp nhất.

Ma trận nhầm lẫn (confusion matrix) là một công cụ đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại. Phần tử (i, j) của ma trận này thể hiện số lượng mẫu thực tế thuộc lớp i nhưng lại bị dự đoán nhầm thành lớp j. Do đó, đáp án đúng là b.

Câu hỏi yêu cầu xác định loại đánh giá nào được sử dụng khi so sánh kết quả giữa các thuật toán phân cụm khác nhau để xem xét tính hiệu quả của mô hình.

- Đánh giá trong (Internal Evaluation): Sử dụng các độ đo nội tại của dữ liệu để đánh giá chất lượng của cụm, ví dụ như sự gắn kết (cohesion) và sự tách biệt (separation) của các cụm. Việc so sánh kết quả giữa các thuật toán phân cụm khác nhau dựa trên các độ đo này là một hình thức đánh giá trong.
- Đánh giá ngoài (External Evaluation): So sánh kết quả phân cụm với một nhãn hoặc ground truth đã biết.
- Đánh giá tương đối (Relative Evaluation): So sánh các kết quả phân cụm khác nhau để xác định cái nào tốt hơn, thường sử dụng các độ đo tương tự như đánh giá trong. Như vậy, việc so sánh các thuật toán phân cụm khác nhau chính là đánh giá tương đối.

Vì câu hỏi đề cập đến việc so sánh *giữa các thuật toán* để xem xét hiệu quả, nên đánh giá này mang tính *tương đối*. Mặc dù đánh giá trong cũng được sử dụng để đánh giá chất lượng cụm, nhưng trọng tâm của câu hỏi là so sánh, do đó, 'đánh giá tương đối' phù hợp hơn.