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決策樹在Java中的非監督學習應用主要包括聚類和異常檢測兩個方面。
聚類（Clustering）：決策樹可以用于聚類數據，將相似的數據點分組在一起。在Java中，可以使用Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）等機器學習庫來實現決策樹的聚類功能。Weka提供了多種聚類算法，如K-means、DBSCAN等，可以通過構建決策樹來實現對數據的聚類操作。
異常檢測（Anomaly Detection）：決策樹也可以用于檢測數據中的異常點，即與其他數據點不同的數據。在Java中，可以使用Weka等庫來構建決策樹模型，然后對數據進行預測，識別出與其他數據不同的異常點。
總的來說，決策樹在Java中的非監督學習應用主要集中在聚類和異常檢測兩個方面，通過構建決策樹模型來實現對數據的分組和異常點檢測。通過這些應用，可以幫助用戶更好地理解數據的結構和特點，為進一步的數據分析和挖掘提供支持。
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