matlab中以data1为数据输入，以其中80%数据为训练集，用三种不同机器学习方法进行预测并可视化的代码

在MATLAB中，你可以使用`fitrsvm`, `fitcknn`, 和 `fitcsvm` 函数分别代表支持向量机（SVM）、k近邻（KNN）和朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）。这里是一个简化的示例代码，展示如何用这三种方法对数据`data1`进行80%训练集和20%测试集的划分，并进行预测和可视化：

% 假设data1已经加载并且包含两列标签和特征
if ~isnumeric(data1)
    data1 = table2array(data1);
end

% 划分数据集
[trainInds, testInds] = cvpartition(size(data1, 1), 'HoldOut', 0.8);
trainData = data1(trainInds, 1:end-1);
trainLabels = data1(trainInds, end);
testData = data1(testInds, 1:end-1);
testLabels = data1(testInds, end);

% 1. 支持向量机（SVM）
svmModel = fitcsvm(trainData, trainLabels);
svmPred = predict(svmModel, testData);
confMat = confusionmat(testLabels, svmPred);

% 2. K近邻（KNN）
knnModel = fitcknn(trainData, trainLabels, 'NumNeighbors', 5);
knnPred = knnModel.predict(testData);
knnConfMat = confusionmat(testLabels, knnPred);

% 3. 朴素贝叶斯
nbModel = fitcnb(trainData, trainLabels);
nbPred = nbModel.predict(testData);
nbConfMat = confusionmat(testLabels, nbPred);

% 结果可视化
figure;
subplot(3,1,1)
confusionchart(trainLabels, svmPred);
title('SVM Confusion Matrix');

subplot(3,1,2)
confusionchart(trainLabels, knnPred);
title('KNN Confusion Matrix');

subplot(3,1,3)
confusionchart(trainLabels, nbPred);
title('Naive Bayes Confusion Matrix');

注意，你需要根据实际情况调整`fitcsvm`中的参数，比如核函数等。此外，`confusionchart`仅适用于分类任务。