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分类是数据挖掘的重要内容之一，在许多领域得到广泛应用，现已有多种分类方法，其中决策树分类法在海量数据环境中应用最为广泛，本文分析了决策树分类ID3算法的原理，给出构造决策树的基本算法，指出ID3算法构造决策树的优缺点，针对ID3算法倾向于取值较多的测试属性的缺点，引入一个参数来约束属性选择，给出一种优化算法．