상기 공보 에 개시 된 기술 은 데이터 마이닝 의 한 기법 인 의사 결정 나무 ( 트리 ) 중 분류 의사 결정 나무 를 형성 함 에 있 어서 , min ( PL 0 PL 1 , PR 0 PR 1 ) 또는 min ( PL 1 , PL 0 , PR 1 , PR 0 ) 또는 max ( PL 1 , PL 0 , PR 1 , PR 0 ) 에 기초 한 분류 방법 ( Splitting Method ) 으로 , 독립 변수 ( x ) 와 그 의 분계 점 ( Threshold ) 을 분류 기준 으로 선정 하 고 , 선정 한 분류 기준 에 따라 자식 노드 를 분류 하 고 , 모든 자식 노드 에 대해 분류 과정 의 종료 여부 를 판단 하 여 분류 과정 이 종료 하 지 않 은 것 으로 판단 되 는 자식 노드 에 대하 여 는 분류 과정 을 반복 하 는 과정 으로 이루어지 고 , 반응 변수 가 범주 형 변수 ( Categorical Variable ) 로써 각 관찰 치 를 의사 결정 나무 에 의하 여 계급 을 예측 하 여 불 균형 적 인 나무 구조 를 가지 지만 이것 때문 에 오히려 더 설명력 이 있 고 , 원 하 는 부분 집합 을 찾 기 엔 더 빠르 고 간결 하 여 효과 적 인 데이터 마이닝 의 분류 의사 결정 나무 에서 분산 이 작 은 , 즉 순수 한 관심 노드 분류 를 통한 자료 의 통계 적 분류 방법 에 대해 개시 되 어 있 다 .