包括标签的数据集是2132行13列的矩阵，前12列是特征，第13列是标签，使用80%数据用于训练，20%数据用于验证，使用带有交叉验证的随机森林分类的代码 matlab

在MATLAB中，你可以使用`fitcsvm`函数结合`cvpartition`来创建随机森林分类器，并将数据分为训练和验证部分进行交叉验证。以下是基本的步骤：

% 加载数据
data = readtable('your_dataset.csv'); % 请替换为你的文件名
features = data(:, 1:12); % 特征列
labels = data(:, 13); % 标签列

% 将类别数据转换为编码形式，适用于分类问题
if iscell(labels)
    labels = categorical(labels);
end
encoded_labels = dummyvar(labels); % one-hot 编码

% 分割数据集（80%训练，20%验证）
cv = cvpartition(encoded_labels, 'HoldOut', 0.2); % 20%验证
train_data = features(cv.training,:);
train_labels = encoded_labels(cv.training,:);
test_data = features(cv.test,:);
test_labels = encoded_labels(cv.test,:);

% 创建随机森林分类器
num_trees = 100; % 随机森林树的数量
forest = TreeBagger(num_trees, train_data, train_labels, 'Method', 'classification');

% 用训练数据拟合模型
[~, train_pred] = predict(forest, train_data);
[~, test_pred] = predict(forest, test_data);

% 计算交叉验证分数
cv_scores = kfoldLoss(train_labels, train_pred, forest.CategoricalPredictors); % 使用kfoldLoss计算交叉验证误差率

% 训练误差
train_error = loss(test_labels, test_pred);

% 输出结果
fprintf('Training error rate: %.2f%%\n', train_error * 100);
fprintf('Cross-validation scores: \n');
disp(cv_scores);

注意，这里假设你的数据已经被适当地预处理并准备好使用，包括数据清洗、归一化等操作。另外，`TreeBagger`是MATLAB内置的随机森林实现，而`kfoldLoss`是计算交叉验证误差率的辅助函数，这两个函数可能需要从统计学习工具箱或第三方包中引入。