空间决策树的构建主要包含以下五个步骤：

  1. 样本选取: 从数据集 D 中选取一部分具有已知分类标签的样本 S，用作构建决策树的训练集。
  2. 最佳谓词选择: 确定用于对样本进行分类的最佳谓词 p。这一步通常采用贪婪算法，从粗粒度到细粒度逐步筛选。
  3. 节点分裂: 利用最佳谓词 p 将当前节点的样本划分到不同的子节点中。
  4. 递归构建: 对每个子节点重复执行步骤 2 和步骤 3，直至满足停止条件。
  5. 树剪枝: 为避免过拟合，对生成的决策树进行剪枝操作，以提高模型的泛化能力。