Cho sơ đồ ngưỡng không tương tự như hình vẽ. Cắt sơ đồ tại ngưỡng bằng 2.5, các cụm sinh ra là:

Đề bài yêu cầu xác định các cụm sinh ra khi cắt sơ đồ ngưỡng không tương tự tại ngưỡng bằng 5. Dựa vào hình vẽ (giả sử hình vẽ cho thấy các giá trị của x1, x2, x3, x4, x5 và mối quan hệ giữa chúng), ta cần xác định những điểm nào có giá trị nhỏ hơn hoặc bằng 5 và tạo thành một cụm.

* Phương án A: C1 = {x1, x2, x3, x4, x5} - Phương án này gom tất cả các điểm vào một cụm duy nhất, điều này không đúng vì có thể có những điểm có giá trị lớn hơn 5.
* Phương án B: C1 = {x1, x2}; C2 = {x3, x4, x5} - Phương án này chia thành hai cụm. Nếu x1 và x2 có giá trị nhỏ hơn hoặc bằng 5 và x3, x4, x5 có giá trị lớn hơn 5 hoặc có sự liên kết với nhau mà giá trị không vượt quá 5, thì đây có thể là đáp án đúng.
* Phương án C: C1 = {x1, x2}; C2 = {x3, x4}; C4 = {x5} - Phương án này chia thành nhiều cụm nhỏ, điều này có thể xảy ra nếu các điểm không liên kết với nhau hoặc giá trị khác biệt nhiều.
* Phương án D: C1 = {x1}; C2 = {x2}; C3 = {x4}; C4 = {x4}; C5 = {x5} - Phương án này chia mỗi điểm thành một cụm riêng biệt, điều này chỉ xảy ra khi không có sự liên kết nào giữa các điểm.

Vì không có hình vẽ nên ta giả định đáp án B là đúng nếu x1 và x2 có giá trị liên kết nhỏ hơn hoặc bằng 5, trong khi x3, x4 và x5 liên kết với nhau có giá trị trên 5. Nếu không có mối liên kết đặc biệt nào giữa các điểm, và nếu x1, x2 có giá trị <= 5, và x3, x4, x5 > 5 thì B đúng. Tuy nhiên, nếu x5 > 5 và x3, x4 <= 5 thì C đúng. Do không có thông tin hình ảnh, ta tạm chọn B với giả định nêu trên.

Data Mining, hay còn gọi là khai phá dữ liệu, là một quy trình tìm kiếm và khám phá các mẫu thông tin ẩn, tiềm ẩn và hữu ích từ một lượng lớn dữ liệu. Các tri thức này có thể được sử dụng để dự đoán, phân loại, phân cụm và đưa ra quyết định trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Như vậy, đáp án A mô tả chính xác nhất định nghĩa của Data Mining.

Data Mining là quá trình khám phá tri thức từ các tập dữ liệu lớn. Nó được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, và các hệ quản trị CSDL (Database Management System - DBMS) lớn như SQL Server thường tích hợp các công cụ và thuật toán Data Mining để hỗ trợ phân tích dữ liệu.

* A. Hệ quản trị CSDL SQL Server: SQL Server có các công cụ tích hợp cho Data Mining, cho phép người dùng thực hiện các tác vụ như phân tích cụm, dự đoán, v.v.
* B. Hệ quản trị CSDL Access: Access là một hệ quản trị CSDL nhỏ, chủ yếu được sử dụng cho các ứng dụng cá nhân hoặc nhóm nhỏ, và không có các tính năng Data Mining mạnh mẽ như SQL Server.
* C. Hệ quản trị CSDL Foxpro: Foxpro là một hệ quản trị CSDL đã lỗi thời và không còn được sử dụng rộng rãi. Nó không có các tính năng Data Mining.
* D. Microsoft Word 2010: Microsoft Word là một phần mềm soạn thảo văn bản, không liên quan đến Data Mining.

Để xác định tập mục thường xuyên, chúng ta cần thông tin về tập dữ liệu giao dịch và giá trị Min_support. Tuy nhiên, câu hỏi không cung cấp những thông tin này. Do đó, không thể xác định đáp án chính xác. Theo lý thuyết, một tập mục được coi là thường xuyên nếu số lần xuất hiện của nó trong tập dữ liệu lớn hơn hoặc bằng Min_support. Nếu không có thông tin về dữ liệu và Min_support, ta không thể kết luận tập nào là thường xuyên.

Tập mục thường xuyên là tập mục có số lần xuất hiện (support) lớn hơn hoặc bằng ngưỡng tối thiểu cho trước. Để xác định tập nào không phải là tập mục thường xuyên, ta cần biết thêm thông tin về tập dữ liệu giao dịch và ngưỡng hỗ trợ tối thiểu. Tuy nhiên, vì không có thông tin này, chúng ta không thể xác định chắc chắn đáp án. Giả sử ngưỡng hỗ trợ tối thiểu cao hơn số lần xuất hiện của {A, E}, {A, C}, và {B, E} nhưng vẫn thấp hơn số lần xuất hiện của {D}, thì các tập {A, E}, {A, C}, và {B, E} sẽ không phải là tập mục thường xuyên. Tuy nhiên, nếu không có dữ liệu về số lần xuất hiện, ta không thể loại trừ bất kỳ tập nào một cách chắc chắn. Câu hỏi này thiếu thông tin quan trọng để đưa ra câu trả lời chính xác.