分类法大至上可分为如下几种类型 1） 决策树归纳法（Decision Tree Induction），根据数据的值把数据分层 组织成树型结构。在决策树中每一个分支代表一个子类，树的每～‘层代 表、一个概念。
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An introduction and overview of decision tree induction technique is provided. The basic methods of the current technique of decision tree pruning are discussed.
介绍了决策树归纳技术及其发展过程,阐述了目前最流行的决策树技术的基本方法及简化决策树的主要方法。
参考来源 - 决策树技术及其当前研究方向·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
The new algorithm combines the merit of decision tree induction method and naive Bayesian method. It retains the good interpretability of decision tree and has good incremental learning ability.
该算法综合了决策树方法和贝叶斯方法的优点，既有良好的可解释性，又有良好的增量学习能力。
Simplifying trees is the key part of decision tree induction learning.
树的简化是决策树归纳学习中关键的部分。
Based on the above analysis, a new algorithm of decision tree induction is proposed.
基于上述分析，提出了决策树优化算法。
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