Cho tập dữ liệu X = {x1, x2, x3, x4, x5} và ma trận không tương tự như hình. Sử dụng thuật toán liên kết đơn (Single Linkage), sau khi gom x1 và x2 thành cụm C = {x1, x2} thì khoảng cách giữa x3 và x4 bằng bao nhiêu?

Thuật toán Complete Linkage (Liên kết đầy đủ) định nghĩa khoảng cách giữa hai cụm là khoảng cách lớn nhất giữa hai điểm bất kỳ thuộc hai cụm đó.

Như vậy, khoảng cách giữa cụm C = {x1, x2} và x3 sẽ là max(d(x1, x3), d(x2, x3)).

Để trả lời câu hỏi này, ta cần có ma trận không tương tự (dissimilarity matrix) để biết giá trị d(x1, x3) và d(x2, x3). Vì ma trận này không được cung cấp trong đề bài, ta không thể tính toán chính xác khoảng cách giữa cụm C và x3. Do đó, không thể xác định đáp án đúng trong các lựa chọn A, B, C, D chỉ dựa trên thông tin đã cho.

Vì không có ma trận khoảng cách, nên không có đáp án đúng trong các đáp án đã cho.

Đề bài yêu cầu xác định các cụm (cluster) được tạo ra khi cắt sơ đồ tại ngưỡng 1.5. Điều này có nghĩa là chúng ta cần xem xét giá trị của các điểm dữ liệu (x1, x2, x3, x4, x5) so với ngưỡng 1.5 để gom chúng vào các cụm. Dựa trên sơ đồ ngưỡng (không được cung cấp hình ảnh, nhưng hiểu là các điểm gần nhau trên sơ đồ sẽ có giá trị tương tự nhau):

* C1 = {x1, x2}: Giả định rằng x1 và x2 có giá trị gần nhau và nhỏ hơn 1.5, do đó chúng thuộc cùng một cụm.
* C2 = {x3}: Giả định rằng x3 có giá trị khác biệt và cũng nhỏ hơn 1.5 nhưng đủ khác biệt để tạo thành cụm riêng, hoặc có giá trị lớn hơn 1.5 rất nhiều so với x1 và x2.
* C3 = {x4}: Giả định rằng x4 có giá trị khác biệt so với các điểm khác, và nhỏ hơn 1.5, hoặc lớn hơn 1.5 rất nhiều so với x1, x2, x3.
* C4 = {x5}: Giả định rằng x5 có giá trị khác biệt so với các điểm khác, và nhỏ hơn 1.5, hoặc lớn hơn 1.5 rất nhiều so với x1, x2, x3, x4.

Trong các phương án, phương án A có vẻ phù hợp với cách các điểm được nhóm lại dựa trên giá trị của chúng so với ngưỡng 1.5, mặc dù không có hình ảnh sơ đồ để tham khảo trực quan. Tuy nhiên các phương án khác không hợp lý vì x4 và x5 có vẻ có giá trị khác biệt so với x1, x2, x3 và tạo thành các cụm riêng biệt.

KDD (Knowledge Discovery in Databases) là một quy trình phức tạp bao gồm nhiều bước, trong đó khai phá dữ liệu (data mining) chỉ là một bước. KDD tập trung vào việc khám phá tri thức hữu ích và tiềm năng từ các cơ sở dữ liệu lớn, bao gồm các bước tiền xử lý dữ liệu, lựa chọn thuật toán khai phá, diễn giải và đánh giá kết quả. Đáp án A mô tả chính xác mục tiêu của KDD.

Câu hỏi yêu cầu xác định số lượng giao dịch trong cơ sở dữ liệu giao tác. Để trả lời câu hỏi này, cần xem xét hình ảnh (nếu có) hoặc thông tin bổ sung về các giao dịch. Tuy nhiên, vì không có hình ảnh hoặc thông tin bổ sung nào được cung cấp, chúng ta không thể xác định chính xác số lượng giao dịch. Do đó, không thể chọn một đáp án chính xác từ các lựa chọn A, B, C, D. Tuy nhiên, nếu chúng ta giả sử rằng các con số trong các đáp án là số giao dịch có thể, thì đáp án có thể đúng nhất (nếu có hình ảnh đi kèm) sẽ phụ thuộc vào dữ liệu cụ thể của hình ảnh đó. Vì không có dữ liệu, tôi xin phép không đưa ra đáp án chính xác.