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    A.首先找出最有判别力的因素,然后把数据分成多个子集,每个子集又选择最有判别力的因素进一步划分,一直进行到所有子集仅包含同一类型的数据为止。最后得到一棵决策树,可以用它来对新的样例进行分类。B.主算法包括如下几步:C.①从训练集中随机选择一个既含正例又含反例的子集(称为窗口);D.②用“建树算法”对当前窗口形成一棵决策树;E.③对训练集(窗口除外)中例子用所得决策树进行类别判定,找出错判的例子;F.④若存在错判的例子,把它们插入窗口,重

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