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
การค้นหาแบบเบสท์บินเฟิร์สท์
ต้นไม้เคดี () เป็นโครงสร้างข้อมูลที่ใช้ในการแบ่งส่วนในปริภูมิในรูปของต้นไม้ (tree) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการค้น หลักการทำงานโดยย่อคือจะเริ่มแบ่งส่วนของจุดในปริภูมิจากมิติที่มีความแปรปรวน () ของจุดสูงที่สุด แล้วแบ่งจุดออกเป็น 2 กลุ่มที่มีจำนวนจุดในแต่ละกลุ่มเท่ากัน แล้วในแต่ละกลุ่มก็จะทำการแบ่งเช่นนี้ลงไปเรื่อย ๆ จนสุด ซึ่งจะเหลือจุดเพียงจุดเดียว แล้วเก็บข้อมูลการแบ่งแต่ละขั้นเป็นปม เชื่อมกันเป็นต้นไม้ อย่างไรก็ตาม รายละเอียดในการนำไปใช้งานจริงอาจจะไม่ตายตัว ขึ้นอยู่กับการออกแบบของนักเขียนโปรแกรมด้วย อย่างเช่น หลักในการแบ่งครึ่งว่าจะหาจุดที่อยู่กึ่งกลางที่สุดในมิตินั้นแล้วแบ่งครึ่งที่จุดนั้นหรือแบ่งที่ค่ามัธยฐานของจุดในมิตินั้นแทน ซึ่งจะได้จุดอยู่ในปมใบ (leaf node) ของต้นไม้แทนที่จะได้จุดอยู่ประจำปมทุกปมในต้นไม้ โดยสำหรับการค้นแบบเบสท์บินเฟิร์สท์นี้จะใช้วิธีการแบ่งอย่างหลัง คือแบ่งที่ค่ามัธยฐาน เพื่อให้ปมที่มีจุดเป็นใบของต้นไม้ แต่ให้สังเกตด้วยว่าปมใบแต่ละปมนี้ ไม่ได้แทนจุด 1 จุด แต่แทนส่วนของปริภูมิที่ถูกแบ่งจนเหลือส่วนที่มีจุดอยู่ภายในเพียง 1 จุด