mdl = fitcknn(X_train, Y_train, 'NumNeighbors', 3, 'Distance', 'euclidean');

该代码使用了MATLAB内置的 `fitcknn` 函数，用于构建基于K最近邻的分类模型。具体参数含义如下：

- `X_train`：训练数据的特征矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个特征。
- `Y_train`：训练数据的标签向量，每个元素表示一个样本的类别。
- `'NumNeighbors', 3`：使用3个最近邻进行分类。
- `'Distance', 'euclidean'`：使用欧几里得距离来计算样本之间的距离。

在使用 `fitcknn` 函数构建好K最近邻分类模型后，我们可以使用 `predict` 函数对新的样本进行分类预测。具体用法如下：

Y_test = predict(mdl, X_test);

其中，`mdl` 是构建好的K最近邻分类模型，`X_test` 是待预测的样本特征，`Y_test` 是预测结果，表示待预测样本的类别。

需要注意的是，在使用K最近邻算法时，需要根据具体问题选择合适的K值和距离度量方法，以获得更好的分类效果。