function?tree?=?InformationGain（a）
targets?????=?a（:end）;
targets?????=?targets‘;
a???????????=?a（:1:end-1）;
patterns????=?a‘;
[Ni?L]		=?size（patterns）;
%Nu??????????=?1000;
discrete_dim?=?zeros（1Ni）;
for?i?=?1:Ni
????Ub?=?unique（patterns（i:））;
????Nb?=?length（Ub）;
????%This?is?a?discrete?pattern
????discrete_dim（i）	=?Nb;%記錄每列屬性獨一無二的樣本的長度
end
%??Build?a?tree?recursively
%??patterns?????-?Train?patterns訓練集D?（the?number?of?features）?*?（the?number?of?samples）
%??targets	????-?Train?targets?1*（the?number?of?samples）訓練集D的類數
%??inc_node?????-?Stop?building?a?subtree?if?its?total?samples?are?less?than?inc_node，
%??discrete_dim?-?1*（the?number?of?features）.?0?entries?for?continuous?features?
%??[NiL]=?size（patterns）;%Ni-the?number?of?features，L-the?number?of?samples）
Uc=?unique（targets）;%訓練集D的類數，并從小到大排序
for?i?=?1:length（Uc）
????Pnode（i）?=?length（find（targets?==?Uc（i）））?/?L;
????%disp（find（targets?==?Uc（i）））;
end
Inode?=?-sum