Decision tree 要训练决策树模型，处理向量表示的属性的更好方法是什么？

在大多数讨论决策树的指令中，属性由单个值表示，然后将这些值连接为特征向量。这是有意义的，因为属性通常是相互独立的

然而，在实践中，某些属性只能表示为向量或矩阵，例如，二维地图中的GPS坐标（x，y）。如果x和y是相关的（例如，非线性相关），那么简单地将它们与其他属性连接起来并不是一个好的解决方案。我想知道是否有更好的方法来处理它们

谢谢