决策树是一种机器学习的方法，这一点现如今是大家都知道的事实。
    倒是potts模型和randomcluster模型与它们的相变，与决策树完全不一样。
    在1895年的时候，法国物理学家皮埃尔·居里发现，如果将一个铁块暴露在磁场中，并将磁场的强度由零增加到最大，然后在撤掉磁场，这个铁块就会保留一定的磁性。
    但是，当温度超过一个临界值的时候，铁块又会失去磁性。
    这个临界值，被称为居里点。
    这种铁块的温度由居里点的一侧变至另一侧所导致的磁铁性质的变化，就称为相变。
    后来到1925年的时候，德国科学家提出了一种模型成功解释了铁块的相变现象，再到1952年，澳大利亚数学家又提出了potts模型，这种模型适用于单个粒子具有更多种可能状态的物质的研究。
    而randomcluster模型，则是后来人们为了更方便对potts模型的研究和与其他几种统计力学模型相统一而提出来的。
    现在的人们还不会想到，等未来几十年后量子技术稍微成熟一些之后，在由量子计算机与量子算法所组成的新计算体系中，原本属于统计力学中的pott
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