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在Java中，可以使用Weka庫中的J48算法實現決策樹來解決復雜的分類問題。以下是一個簡單的示例代碼來演示如何使用J48算法構建和訓練決策樹：
import weka.core.Instances;
import weka.classifiers.trees.J48;
import weka.core.converters.ConverterUtils.DataSource;
public class DecisionTreeExample {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 加載數據集
DataSource source = new DataSource("data/iris.arff");
Instances data = source.getDataSet();
data.setClassIndex(data.numAttributes() - 1);
// 初始化并構建決策樹
J48 j48 = new J48();
j48.buildClassifier(data);
// 輸出決策樹規則
System.out.println(j48.toString());
}
}
在上面的示例中，我們首先加載了一個數據集（iris.arff），然后使用J48算法構建了一個決策樹模型，并輸出了生成的決策樹規則。您也可以使用該模型進行預測和分類新的數據樣本。
請注意，您需要在項目中包含Weka庫的依賴，可以通過Maven添加以下依賴來引入Weka庫：
<dependency>
<groupId>nz.ac.waikato.cms.weka</groupId>
<artifactId>weka-stable</artifactId>
<version>3.8.5</version>
</dependency>
通過使用J48算法構建決策樹，您可以有效地解決復雜的分類問題，并可以根據生成的決策樹規則進行解釋和分析。
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