Cho các điểm A(1, 1), B(2, 1), C(4, 3), D(5, 4), E(1, 0). Sử dụng thuật toán phân cụm k-mean để chia 5 điểm vào 2 cụm. Kết quả phân cụm là:

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. 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

A. Outlook = Overcast

B. Wind = Weak

C. Outlook = Sunny

D. Humidity = Normal

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(A, B) = 5

B. d(A, B) = 3

C. d(A, B) = 4

D. d(A, B) = 1

A. mC = (x1 + x2 + ... + xk) / k

B. mC = (x1 + x2 + ... + xk)

C. mC = (x1 + x2 + ... + xk) / N

D. mC = (x1 + x2 + ... + xk) / k * N