Decision trees, like clusters, sepa

Decision trees, like clusters, separate the data
into subsets and then analyse the subsets to
divide them into further subsets, and so on (for
a few more levels). The final subsets are then
small enough that the mining process can find
interesting patterns and relationships within the
data.

Результаты (русский) 1:

Деревья принятия решений, как кластеры, отделить данныена подмножества и затем проанализировать подмножества дляРазделите их на дополнительные подгруппы, и так далее (длянесколько уровней). Окончательные подмножества, тодостаточно мал, что процесс интеллектуального анализа данных можно найтиИнтересные узоры и отношения внутриданные.

Результаты (русский) 2:

Деревья решений, как кластеры, разделение данных
на подмножества , а затем анализировать подмножества , чтобы
разделить их на дополнительные подмножества, и так далее (на
несколько более уровней). Конечные подмножества тогда
достаточно мал , что процесс горнодобывающей промышленности может найти
интересные закономерности и взаимоотношения внутри
данных.

Результаты (русский) 3:

решение деревья, как группы, отдельные данныев группе, а затем анализировать поведение дляразделить их на дальнейшее поведение, и так далее (несколько уровней).затем окончательный.достаточно небольшой, что добыча процесс может найтиинтересные закономерности и взаимоотношения внутриданные.