100+ câu trắc nghiệm Khai phá dữ liệu có đáp án - Phần 2

A. 2 bảng

B. 3 bảng

C. Không cần chia

D. Tùy theo thuộc tính được chọn

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. Data Clustering

B. Data Classification

C. Association Rule

D. Data Mining

A. Data Mining

B. Data Clustering

C. Data Classification

D. Association Rule

A. Data Classification

B. Data Clustering

C. Data Mining

D. Association Rule

A. 1 cách

B. 0 cách

C. 2 cách

D. N cách

A. 0 cách

B. m cách

C. 2 cách

D. N cách

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

A. Chọn ngẫu nhiên

B. Chọn k phần tử nằm ở tâm

C. Chọn k các phần tử có giá trị nhỏ nhất

D. Chọn k phần tử có giá trị bằng giá trị trung bình của các phần tử trong tập dữ liệu

A. k <= N

B. k = N

C. k > N

D. k khác N

A. Bằng 1

B. Bằng 2

C. Bằng 0

D. Bằng 9

A. Bằng 5

B. Bằng 2

C. Bằng 0

D. Bằng 9

A. x1 và x2

B. x1 và x3

C. x2 và x3

D. x3 và x5

A. x1 và x2

B. x1 và x3

C. x2 và x3

D. x3 và x5

A. 3 cụm

B. 2 cụm

C. 1 cụm

D. 4 cụm

A. 1 cụm

B. 2 cụm

C. 3 cụm

D. 4 cụm

A. 2 cụm

B. 3 cụm

C. 1 cụm

D. 4 cụm

A. 4 cụm

B. 2 cụm

C. 1 cụm

D. 5 cụm

A. 5 cụm

B. 2 cụm

C. 1 cụm

D. 4 cụm

A. Trích chọn dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, biến đổi dữ liệu, khai phá dữ liệu, đánh giá và biểu diễn tri thức

B. Tiền xử lý dữ liệu, biến đổi dữ liệu, khai phá dữ liệu, đánh giá và biểu diễn tri thức

C. Trích chọn dữ liệu, tiền xử lý dữ liệu, biến đổi dữ liệu, khai phá dữ liệu, khai phá luật kết hợp

D. Tiền xử lý dữ liệu, phân lớp, phân cụm, đánh giá và biểu diễn tri thức

A. Đặc trưng danh nghĩa, đặc trưng theo thứ tự, đặc trưng đo theo khoảng, đặc trưng đo theo tỷ lệ

B. Đặc trưng danh nghĩa, đặc trưng theo thứ tự, đặc trưng đo theo khoảng, đặc trưng theo khối lượng

C. Đặc trưng danh nghĩa, đặc trưng theo thứ tự, đặc trưng đo theo khoảng, đặc trưng theo chiều dài

D. Đặc trưng theo thứ tự, đặc trưng đo theo khoảng, đặc trưng đo theo tỷ lệ

A. Khai phá luật kết hợp, phân loại, phân cụm, hồi quy...

B. Khai phá luật kết hợp, xây dựng máy tìm kiếm...

C. Web mining, Text mining, mạng nơron…

D. Bài toán nhận dạng, bài toán tìm kiếm thông tin, bài toán lựa chọn đặc trưng...

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. Machine Learning, Visualization, Statistics, Databases…

B. Machine Learning, Programming, Statistics, Databases…

C. Machine Learning, Visualization, Statistics, BioInfomatics…

D. Support Vector Machine, Clustering, Statistics, Databases…

A. Cung cấp hỗ trợ ra quyết định, dự báo, khái quát dữ liệu...

B. Tìm kiếm các quy luật, tìm kiếm các cụm và phân loại dữ liệu

C. Tìm kiếm nhanh thông tin, thống kê dữ liệu, chọn đặc trưng của dữ liệu...

D. Tạo ra cơ sở tri thức mới, hỗ trợ dự báo thời tiết, dự báo động đất, dự báo sóng thần...

A. Loại bỏ nhiễu và dữ liệu không nhất quán

B. Tìm kiếm dữ liệu có ích

C. Tìm kiếm dữ liệu có ích trong cơ sở dữ liệu lớn

D. Tổ hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau