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
ต้นไม้บีเค
ต้นไม้ BK เป็นต้นไม้เมตริกที่แนะนำโดย Walter Austin Burkhard และ Robert M. Keller ที่ปรับให้เหมาะกับพื้นที่เมตริกแบบไม่ต่อเนื่อง สำหรับความเรียบง่ายให้เราพิจารณาเมตริกแบบไม่ต่อเนื่อง จำนวนเต็ม {\ displaystyle d (x, y)} d (x, y) จากนั้น ต้นไม้บีเคมีการกำหนดในลักษณะดังต่อไปนี้ มีการเลือกองค์ประกอบตามอำเภอใจ a เป็นโหนดราก โหนดรากอาจมี subtrees เป็นศูนย์หรือมากกว่า ทรีย่อย k-th สร้างขึ้นใหม่จากทุกองค์ประกอบ b เช่น {\ displaystyle d (a, b) = k} d (a, b) = k ต้นไม้บีเคสามารถใช้สำหรับการจับคู่สายโดยประมาณในพจนานุกรม