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首先采用数据清理、数据变换、数据规约等预处理技术处理原始数据，并借助weka平台，通过C4．5算法生成决策树；然后针对决策树对正确率判断不够理想的地方，调整比例因子变量再进行测试提高判断的正确率。由两种方法的比较，以及与医学认识相对照，可以得出，文中所得决策分类树的构成特点同目前已知的高危因素趋于一致。通过C4．5算法建立判定决策树，降低了冠状动脉造影（CAG）的危险，为冠心病的分析预测提出了一种新的方法。