根据给定的数据集，使用分类算法分析一个新数据集的类别。


给定的数据集示例：
[{"feature1": 0.5, "feature2": 0.3, "class": "A"},
 {"feature1": 0.1, "feature2": 0.8, "class": "B"},
 {"feature1": 0.9, "feature2": 0.4, "class": "A"}]
新数据集示例：
[{"feature1": 0.6, "feature2": 0.2},
 {"feature1": 0.2, "feature2": 0.9},
 {"feature1": 0.8, "feature2": 0.5}]
可以使用常见的分类算法（如决策树、逻辑回归等）建立一个分类模型，使用给定的数据集进行训练并进行评估和调整，最终使用该模型对新数据集进行分类。具体的操作包括数据预处理、特征工程、模型建立、模型训练、模型评估和模型预测。新数据集中缺失的类别需使用模型进行预测。