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
แนวคิดนี้ถูกนำมาใช้โดย Seidel & Aragon (1996) ซึ่งแนะนำให้ใช้ตัวเลขสุ่มเป็นลำดับความสำคัญ โครงสร้างข้อมูลที่เกิดจากการเลือกแบบสุ่มนี้เรียกว่า treap เนื่องจากมีการรวมโครงสร้างการค้นหาแบบไบนารีและคุณลักษณะกองกองไบนารี แทรกเข้าไปใน treap อาจทำได้โดยการใส่กุญแจใหม่เป็นใบของต้นไม้ที่มีอยู่เลือกลำดับความสำคัญของมันแล้วดำเนินการดำเนินการหมุนเวียนต้นไม้ตามเส้นทางจากโหนดไปยังรากของต้นไม้เพื่อซ่อมแซมการละเมิดใด ๆ ทรัพย์สินกองที่เกิดจากการแทรกนี้; การลบในทำนองเดียวกันสามารถทำได้โดยจำนวนคงที่ของการเปลี่ยนแปลงไปยังต้นไม้ตามด้วยลำดับของการหมุนตามเส้นทางเดียวในต้นไม้