解释以下代码：cm=confusionchart(YTrue,YPred); cm.Title="分类混淆矩阵"; cm.ColumnSummary='column-normalized'; cm.RowSummary='row-normalized';

这段代码用于创建一个分类混淆矩阵，并设置混淆矩阵的标题以及行列归一化。

首先，`cm=confusionchart(YTrue,YPred)` 创建了一个分类混淆矩阵对象 `cm`。这个函数接受两个参数，`YTrue` 是真实的标签值，`YPred` 是预测的标签值。混淆矩阵是一个表格，用于可视化分类模型在不同类别上的预测结果。

然后，`cm.Title="分类混淆矩阵"` 设置混淆矩阵对象的标题为 "分类混淆矩阵"。

接着，`cm.ColumnSummary='column-normalized'` 设置混淆矩阵对象的列归一化。这意味着每列的值将被除以该列的总和，以显示每个预测类别在真实类别中的比例。

最后，`cm.RowSummary='row-normalized'` 设置混淆矩阵对象的行归一化。这意味着每行的值将被除以该行的总和，以显示每个真实类别中被预测为不同类别的比例。

通过这些设置，可以创建一个具有标题和归一化功能的分类混淆矩阵，用于分析分类模型的性能和误差分布。