Một số bài toán điển hình trong khai phá dữ liệu là:

A. Phân cụm dữ liệu (Data Clustering) hay phân cụm, cũng có thể gọi là phân tích cụm, là quá trình chia một tập các đối tượng thực thể hay trừu tượng thành nhóm các đối tượng sao cho các phần tử trong cùng một nhóm thì có mức độ tương tự nhau hơn là giữa các phần tử của nhóm này với các phần tử của nhóm khác.

B. Phân cụm dữ liệu (Data Clustering) hay phân cụm, cũng có thể gọi là phân tích cụm, là quá trình chia một tập các đối tượng thực thể hay trừu tượng thành nhóm các đối tượng sao cho các phần tử khác nhóm thì có mức độ tương tự nhau hơn là giữa các phần tử trong cùng một nhóm.

C. Phân cụm dữ liệu (Data Clustering) hay phân cụm, cũng có thể gọi là phân tích cụm, là quá trình chia một tập các đối tượng thực thể hay trừu tượng thành nhóm các đối tượng sao dễ sử dụng nhất.

D. Phân cụm dữ liệu (Data Clustering) hay phân cụm, cũng có thể gọi là phân tích cụm, là quá trình chia các đối tượng thành từng nhóm sao cho số nhóm là ít nhất.

A. Dữ liệu quá lớn, dữ liệu bị thiếu hoặc nhiễu, sự phức tạp của dữ liệu, dữ liệu thường xuyên thay đổi...

B. Trình độ của con người còn hạn chế, dữ liệu không được lưu trữ tập trung...

C. Dữ liệu quá lớn, máy khai phá dữ liệu có tốc độ hạn chế...

D. Tốc độ xử lý của máy tính còn hạn chế, dữ liệu thường xuyên thay đổi...

A. Bằng 5

B. Bằng 2

C. Bằng 0

D. Bằng 9

A. Data Classification

B. Data Clustering

C. Data Mining

D. Association Rule

A. x1 và x2

B. x1 và x3

C. x2 và x3

D. x3 và x5

A. Rất nhiều

B. Chỉ có 3 thuật toán Liên kết đơn, liên kết đầy đủ, k-mean

C. Chỉ có 2 thuật toán Liên kết đơn và liên kết đầy đủ

D. Chỉ có 2 thuật toán Liên kết đơn và k-mean