在Java中，决策树的多分类处理策略通常采用一对多（One-vs-All）或者一对一（One-vs-One）的方法。
一对多方法是将多分类问题转化为多个二分类问题，每个二分类问题都是将一个类别与其余所有类别进行区分。在Java中，可以使用多个二分类器来实现这种方法，比如使用多个二叉决策树或者随机森林。
一对一方法是将多分类问题转化为多个两类分类问题，每个两类分类问题都是将两个类别进行区分。在Java中，可以使用多个二分类器组合来实现这种方法，比如使用支持向量机或者朴素贝叶斯分类器。
另外，还可以使用C4.5算法或者ID3算法等来构建多分类决策树模型，在Java中有相关的开源库可以使用。不同的多分类处理策略在实际应用中有不同的性能表现，可以根据具体情况选择合适的方法。
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