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在Java決策樹實現中，可以采取以下幾種方法來優化內存管理：
使用基于熵的特征選擇算法：選擇合適的特征選擇算法可以減少決策樹的節點數和深度，從而減少內存占用。
限制樹的深度和節點數：通過設置最大深度和最大節點數的限制，可以控制決策樹的大小，從而減少內存占用。
壓縮數據：對輸入數據進行壓縮可以減少內存占用。例如，可以使用稀疏數據結構來表示輸入數據，只存儲非零值。
使用遞歸剪枝：在構建決策樹的過程中，可以使用遞歸剪枝算法來剪枝決策樹，從而減少決策樹的大小。
使用緩存機制：可以使用緩存來存儲計算結果，避免重復計算，減少內存占用。
使用并行計算：可以使用多線程或并行計算框架來加速計算過程，減少內存占用。
通過以上方法，可以有效地優化Java決策樹實現的內存管理，提高性能并降低內存占用。
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