首先输入数据集，提取出类标签列表，如果该列表只有一类，，则直接返回类标签，如果数据集只有一列，则返回类别数最大的类标签。先横向尝试在不同维度上按最佳信息增益的方法，找出用哪一维度的数据分割最好，然后取出该维度标签，构造决策树；继而通过去重提取该维度的特征值，有多少个特征值即该维度标签下就有多少条分支，接着按该维度的特征值对数据集进行切割，切割后的数据集在横向上缺少了该维度，在纵向上只包含该特征值的行，对切割后的数据集，作为新的数据集传入重复上面的过程，直到所有分支构建完毕。
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