分类与回归树CART算法是数据挖掘技术中重要的算法。依据CART算法理论，采用类型变量求解决策树，并引入优化的分裂函数。然后，利用基于类型变量的论域划分创建二叉树，抽取和筛选预测准则，从而为职能部门决策提供科学而可靠的依据。最后，以贵州师范大学教学与管理中的数据，给出算法的应用实例。
CART决策树算法在数据挖掘中的应用研究
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数据分类作为数据挖掘的重要组成部分，拥有多种实现方法。其中，决策树算法以其易于理解的规则提取、高效的计算过程、对关键决策属性的突出显示以及高分类精度等优势，在众多分类模型（如神经网络、遗传算法、粗糙集和统计模型）中脱颖而出，成为应用最广泛的数据挖掘算法之一。
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数据挖掘决策树算法
决策树基本概念
一种树形结构，用于表示一个目标变量和一个或多个特征变量之间的关系。
节点代表特征，分支代表决策，叶节点代表分类结果。
决策树算法
一种分类和回归的监督学习算法。
通过递归分割数据，创建决策树。
常用的决策树算法包括 ID3、C4.5 和 CART。
决策树研究问题
预测：基于给定的特征，预测一个目标变量的值。
分类：将数据点分配到预定义的类别。
回归：预测连续变量的值。
主要参考文献
决策树的原理与应用
决策树算法的实现
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