ต้นไม้ตัดสินใจ
ต้นไม้การตัดสินใจจะทำการจัดกลุ่ม (classify) ชุดข้อมูลนำเข้าในแต่ละกรณี (Instance) แต่ละบัพ (node) ของต้นไม้การตัดสินใจคือตัวแปร (attribute) ต่างๆของชุดข้อมูล เช่นหากต้องการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬาหรือไม่ก็จะมีตัวแปรต้นที่จะต้องพิจารณาคือ ทัศนียภาพ ลม ความชื้น อุณหภูมิ เป็นต้น และมีตัวแปรตามซึ่งเป็นผลลัพธ์จากต้นไม้คือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่า ซึ่งแต่ละตัวแปรนั้นก็จะมีค่าของตัวเอง (value) เกิดเป็นชุดของตัวแปร-ค่าของตัวแปร (attribute-value pair) เช่น ทัศนียภาพเป็นตัวแปร ก็อาจมีค่าได้เป็น ฝนตก แดดออก หรือการตัดสินใจว่าจะไปเล่นกีฬารึเปล่านั้นก็อาจมีค่าได้เป็นใช่ กับ ไม่ใช่ เป็นต้น() การทำนายประเภทด้วยต้นไม้ตัดสินใจ จะเริ่มจากบัพราก โดยทดสอบค่าตัวแปรของบัพ แล้วจึงตามกิ่งของต้นไม้ที่กำหนดค่า เพื่อไปยังบัพลูกถัดไป การทดสอบนี้จะกระทำไปจนกระทั่งเจอบัพใบซึ่งจะแสดงผลการทำนาย
ต้นไม้คาร์ทีเซียน
ในวิทยาการคอมพิวเตอร์ต้นไม้คาร์ทีเซียน (อังกฤษ : ) เป็นต้นไม้ไบนารีที่ได้จากลำดับของตัวเลข มันสามารถกำหนดได้ไม่ซ้ำกันจากคุณสมบัติที่เป็น heap-ordered และการ แบบสมมาตร (ตามลำดับ) ของต้นไม้จะส่งกลับลำดับเริ่มต้น แนะนำโดย Vuillemin (1980) ในบริบทของโครงสร้างข้อมูลการค้นหาช่วงทางเรขาคณิต ต้นไม้คาร์ทีเซียนยังถูกนำมาใช้ในการนิยามโครงสร้างข้อมูล Tree Treap และ Randomized Binary Search Tree สำหรับปัญหาการค้นหาแบบไบนารี ต้นไม้คาร์ทีเซียน สำหรับลำดับอาจจะสร้างในเชิงเส้นเวลาโดยใช้ขั้นตอนวิธี stack - based สำหรับการค้นหาค่าที่เล็กที่สุดใกล้ที่สุดในลำดับ