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近年来，需要深入研究癌症细胞的基因表达技术正在不断增多。机器学习算法已经被广泛用于当今世界的许多领域，但是却很少应用于生物信息领域。系统研究了决策树的生成、修剪的原理和算法以及其它与决策树相关的问题；并且根据CAMDA2000（critical assessment of mieroarray data analysis）提供的急性淋巴白血病（ALL）和急性骨髓白血病（AML）数据集，设计并实现了一个基于ID3算法的决策树分类器，并利用后剪枝算法简化决策树。最后通过实验验证算法的有效性，实验结果表明利用该