Trong thuật toán k-mean, sau khi gán các đối tượng vào k cụm cần phải:

A. Độ đo không tương tự

B. Độ đo tương tự

C. Độ đo giữa 2 đối tượng cùng loại

D. Độ đo giữa 2 đối tượng khác loại

A. If Outlook = Overcast Then Play Ball = No và If Outlook = Sunny and Temperature = Cold Then Play Ball = Yes

B. If Humidity = Normal Then Play Ball = Yes

C. If Humidity = Weak Then Play Ball = Yes và If Outlook = Overcast Then Play Ball = Yes

D. If Outlook = Sunny Then Play Ball = Yes và If Wind = Strong Then Play Ball = Yes

A. Số kết luận Yes = 0 hoặc Số kết luận No

B. Số kết luận Yes = Số kết luận No

C. Số kết luận No = 1 và Số kết luận Yes = 1

D. Không kết luận được điều gì

A. Đây là một độ đo chỉ ra mức độ tương tự hay không tương tự giữa hai vector đặc trưng

B. Độ đo giữa 2 phần tử bất kỳ

C. Khoảng cách giữa 2 phần tử trong không gian

D. Độ đo sử dụng trong Data Mining để phân cụm dữ liệu

A. d = sqr(sqrt(x1 - x2) + sqrt(y1 - y2)), trong đó sqr là hàm bình phương, sqrt là hàm lấy căn.

B. d = sqr(sqrt(x1 + x2) + sqrt(y1 + y2)), trong đó sqr là hàm bình phương, sqrt là hàm lấy căn.

C. d = x1 * x2 + y1 * y2

D. Công thức khác

A. 4 tổ hợp

B. 1 tổ hợp

C. 6 tổ hợp

D. 2 tổ hợp

A. If Humidity = High Then Play Ball = No và If Outlook = Rain Then Play Ball = No

B. If Humidity = High Then Play Ball = No

C. If Humidity = Normal Then Play Ball = No và If Outlook = Rain Then Play Ball = No

D. If Outlook = Sunny Then Play Ball = No và If Wind = Strong Then Play Ball = No