결정 트리 는 루트 노드 부터 시작 하 여 하단 으로 한 레벨 씩 감소 하 면서 생성 한다 . 데이터 마이닝 의 분류 기법 은 통상 적 으로 컴퓨터 를 이용 하 여 외부 에서 입력 된 다수 의 사례 데이터 들 을 분류 하 므로 본 발명 의 실시 예 에서 도 컴퓨터 를 이용 한다고 가정 하 여 설명 한다 . 우선 , 시간 가중치 엔트로피 를 이용 하 여 다수 의 사례 데이터 가 갖 는 속성 들 중 에서 현재 레벨 의 노드 가 될 속성 을 선택 하 기 위한 테스트 를 한다 . 즉 , 노드 를 선택 하 기 위한 테스트 를 시작 한다 ( ST 2010 ) . 시간 가중치 엔트로피 를 이용 하 여 엔트로피 의 초기 값 을 연산 한다 ( ST 2020 ) . 다음 으로 , 여러 속성 들 중 에서 하나 의 속성 을 정한 후 , 선택 할 노드 로 가정 한다 ( ST 2030 ) . 다음 으로 , 시간 가중치 엔트로피 를 이용 하 여 상기 가정 하 여 선택 된 노드 가 갖 는 각각 의 가지 의 엔트로피 를 연산 한다 ( ST 2031 ) . 연산 된 각 가지 의 엔트로피 를 이용 하 여 시스템 엔트로피 를 연산 한다 ( ST 2032 ) . 이제 , 엔트로피 의 초기 값 에서 시스템 엔트로피 를 차감 한 값 인 정보 획득 량 을 연산 한다 ( ST 2033 ) . 이때 , 시스템 엔트로피 가 적 을수록 정보 획득 량 은 많 아 지 게 된다 . 모든 속성 에 대해서 단계 ST 2030 내지 단계 ST 2033 을 반복 한다 ( ST 2034 ) . 노드 로 가정 될 수 있 는 모든 속성 에 대한 테스트 가 완료 되 면 , 각 속성 의 정보 획득 량 을 비교 하 여 정보 획득 량 이 가장 큰 속성 을 노드 로 선택 한다 ( ST 2035 ) . 현재 는 첫 번 째 레벨 이 므로 단계 ST 2035 에서 선택 된 노드 가 루트 노드 가 된다 .