能否提供一个用MATLAB实现的决策树分类算法的示例代码？

当然可以。在MATLAB中，你可以使用`fitctree`函数来创建决策树分类器。下面是一个简单的例子：

% 导入数据集（这里假设你有一个名为'data.csv'的文件）
data = readtable('data.csv');
% 提取特征（X）和标签（Y）
features = data(:, 1:end-1);
labels = data(:, end);

% 创建决策树分类器
tree = fitctree(features, labels);

% 查看决策树结构
disp(tree)

% 对新的数据进行预测
new_data = [1 2 3; % 假设这是两个新样本的特征向量
           4 5 6]; 
predicted_labels = predict(tree, new_data);

% 打印预测结果
disp(predicted_labels)

在这个例子中，首先读取数据并将其分为特征（用于训练）和目标变量（用于预测）。然后，使用`fitctree`函数构建决策树，并通过`predict`函数对新数据进行分类。