与KNN比较：
KNN是计算未知类型数据与已知类型数据之间的距离，与数值计算相关。
Decision Tree 先是在已知数据集上构造好一棵决策树，树中的每个分叉会用到一个特征，这就需要用到信息熵的概念，对每个特征计算信息熵 来使得分叉处选取到最好的特征对数据进行分类，（训练集选取好最佳特征，测试集就按照构造好的树结构进行分类）。直到未知数据达到叶子结点则分类完毕。
Machine Learning in Action -Decision Tree
原文地址：http://www.cnblogs.com/cnblogs-learn/p/3931059.html
