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ID3算法是决策树学习归纳和数据挖掘中的核心方法。针对ID3算法存在的多值偏向问题，该文提出了一种新的方法对ID3算法加以改进。首先建立属性的关联矩阵，然后通过计算属性的类方差选择分裂属性，结合实例说明了改进算法的基本思想。实验结果表明，改进后的算法能够构造更合理的决策树并能在一定程度上克服多值偏向。