1.决策树ID3算法，C4.5算法，CART算法选择最优分裂属性的方法分别是，信息增益。信息增益率，基尼系数。13.再序列数据库中，任何支持度大于等于最小支持度阈值的序列都是频繁的，一个频繁的序列被称为序列模式。数据集成：把不同的来源，格式，特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地集中，从而提供更加全面的数据共享。14.数据清洗：数据清洗主要是将原始数据的缺失值，异常值，重复值进行处理，使数据变得干净

实现：树的根节点设置为null，先得到一项集，得到支持度计数，将原有的事务数据库中的事务，按照支持度进行排列，除去非频繁项。然后用每个事务作为树的节点进行扫描，每个节点包括他在该路径的计数，每个相同项计数相加等于该项的支持度计数。1.5 Apriori算法实现：先找出所有的一项集，然后将一项集组合形成二项集，以此规律形成三项集，三相集的子集不能是非频繁的，非频繁的除去。1.1 支持度计数：项集在数