决策树归纳算法在Java中的实现通常使用递归方法。下面是一个简单的示例代码：
public class DecisionTree {
private Node root;
public DecisionTree() {
root = null;
}
public void buildTree(ArrayList<?> data) {
root = buildTree(data, new ArrayList<Integer>());
}
private Node buildTree(ArrayList<?> data, ArrayList<Integer> used) {
Node node = new Node();
// TODO: 在节点上选取最佳分割特征
// TODO: 在新分支中递归构建子树
return node;
}
public Object classify(ArrayList<?> data) {
return classify(data, root);
}
private Object classify(ArrayList<?> data, Node node) {
// TODO: 遍历树上的节点，根据特征判断当前数据属于哪个叶节点
// TODO: 返回该叶节点的分类结果
return null;
}
}
class Node {
private int splitIndex;
private ArrayList<Node> children;
private Object value;
public Node() {
splitIndex = -1;
children = new ArrayList<Node>();
value = null;
}
// getter/setter方法
}
上述代码提供了DecisionTree类和Node类的实现，其中DecisionTree类包含了建立决策树和对样本进行分类的方法，Node类表示决策树中的节点。其中，buildTree方法和classify方法是通过递归来实现决策树的构建和分类的。具体实现还需要根据具体问题进行调整和扩展。