【摘 要】
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分类是数据挖掘的一个重要课题。分类的目的是建立一个分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个利用该模型形成分类规则并预测未来数据趋势。决策树归纳
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分类是数据挖掘的一个重要课题。分类的目的是建立一个分类模型，该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个利用该模型形成分类规则并预测未来数据趋势。决策树归纳是经典的分类算法，构建决策树模型算法中最有影响力的方法是ID3算法。针对ID3算法缺点，使用预剪枝和后剪枝相结合的办法处理决策树中的过学习情况，可生成一个更简单、更精确的决策树。
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