การเรียนรู้ของเครื่อง
การเรียนรู้ต้นไม้ตัดสินใจ ใช้ต้นไม้ตัดสินใจในการสร้างโมเดลที่พยากรณ์ได้ ซึ่งจะเชื่อมโยงข้อมูลสังเกตการณ์เข้ากับข้อมูลปลายทาง
โครงสร้างข้อมูลเซตไม่มีส่วนร่วม
วิธีแรก เรียกว่า "union by height" ใช้แนวคิดว่าให้นำต้นไม้ที่มีความสูงต่ำกว่าไปต่อต้นไม้ที่มีความสูงมากกว่าเสมอเหมือนแนวคิดของ "weighted-union heuristic" ด้วยวิธีนี้จะทำให้ต้นไม้มีความสูงเพิ่มขึ้นก็ต่อเมื่อนำต้นไม้ที่มีความสูงเท่ากันพอดีมายูเนียนกัน และความสูงจะเพิ่มเพียงแค่ 1 ด้วย ดังนั้นเนื่องจากสามารถมีการ"ยูเนียน"ได้เพียง log "n" ครั้ง ความสูงของต้นไม้จึงเป็น log "n" ด้วย ส่งผลให้การดำเนินการทั้ง"ค้นหา" และ"ยูเนียน" ในแต่ละครั้งใช้เวลา O(log "n") สามารถเขียนเป็นรหัสเทียมได้ดังนี้