在Java决策树实现中，可以采取以下几种方法来优化内存管理：
使用基于熵的特征选择算法：选择合适的特征选择算法可以减少决策树的节点数和深度，从而减少内存占用。
限制树的深度和节点数：通过设置最大深度和最大节点数的限制，可以控制决策树的大小，从而减少内存占用。
压缩数据：对输入数据进行压缩可以减少内存占用。例如，可以使用稀疏数据结构来表示输入数据，只存储非零值。
使用递归剪枝：在构建决策树的过程中，可以使用递归剪枝算法来剪枝决策树，从而减少决策树的大小。
使用缓存机制：可以使用缓存来存储计算结果，避免重复计算，减少内存占用。
使用并行计算：可以使用多线程或并行计算框架来加速计算过程，减少内存占用。
通过以上方法，可以有效地优化Java决策树实现的内存管理，提高性能并降低内存占用。
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