Matlab决策树分类模型

在 MATLAB 中，可以使用 Statistics and Machine Learning Toolbox 中的 ClassificationTree 类来构建决策树分类模型。以下是一个简单的代码示例：

% 准备数据
load fisheriris
X = meas(:,1:2);
Y = species;

% 构建决策树分类器
tree = fitctree(X,Y);

% 预测新数据
newX = [5.9, 3.0];
predictedY = predict(tree, newX);

% 可视化决策树
view(tree);

在此示例中，我们使用了鸢尾花数据集的前两个特征来构建决策树分类器。我们还使用了 `predict` 函数来预测新数据的类别，并使用 `view` 函数可视化了生成的决策树。你可以根据自己的数据和需求进行相应的修改和调整。