Khi sử dụng thuật toán CLS (Concept Learning System) để xây dựng cây quyết định. Tại mỗi bước của thuật toán ta chọn thuộc tính nào trong số các thuộc tính còn lại để làm gốc phân nhánh?

Xây dựng cây quyết định

Tìm các luật

Tìm độ phân biệt của các thuộc tính

Giúp ta tìm ra 1 thuộc tính làm gốc cây quyết định

6 tổ hợp

5 tổ hợp

4 tổ hợp

2 tổ hợp

1 tổ hợp

4 tổ hợp

6 tổ hợp

2 tổ hợp

Độ đo không tương tự

Độ đo tương tự

Độ đo giữa 2 đối tượng cùng loại

Độ đo giữa 2 đối tượng khác loại

Khoảng cách từ x đến tâm cụm C là nhỏ nhất

Khoảng cách từ x đến tâm cụm C là lớn nhất

Khoảng cách từ x đến tâm cụm C bằng 0

Khoảng cách từ x đến tâm cụm C bằng k

C1 = {A, B, E}; C2 = {C, D}

C1 = {A, C, E}; C2 = {B, D}

C1 = {A, B, C}; C2 = {D, E}

C1 = {A, B, D}; C2 = {C, E}

Dạng hình cầu

Cụm dài và mảnh

Các cụm có các điểm phân bố ngẫu nhiên

Hình dạng bất kỳ

Phụ thuộc vào thứ tự các phần tử đưa vào phân cụm

Cần phải xác định trước số cụm cần sinh ra

k-mean phù hợp với các cụm có dạng hình cầu

Vector được chọn làm tâm của mỗi cụm là vector trung bình của cụm đó

Bằng 2

Bằng 3

Bằng 0

Bằng 9

C1 = {x1, x2, x3}; C2 = {x4}; C3 = {x5}

C1 = {x1, x2, x3}; C2 = {x4, x5}

C1 = {x1, x2}; C2 = {x3, x4, x5}

C1 = {x1, x2}; C2 = {x4, x5}; C3 = {x3}