采用合适的决策树算法根据身高和体重判定性别，并可视化分类的结果，代码如下

决策树是一种基于树状结构来进行数据分类和预测的机器学习算法。在这个场景中，我们可以使用如ID3、C4.5或CART等算法创建一个二叉决策树，根据输入的人的身高（h）和体重（w）来判断其性别。

首先，需要准备一组包含身高、体重和性别标签的数据集作为训练样本。然后，按照以下步骤进行：

import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设我们有如下数据
data = {
    'height': [160, 175, 180, ..., 200],  # 身高列表
    'weight': [50, 70, 80, ..., 100],   # 体重列表
    'gender': ['F', 'M', 'M', ..., 'F']  # 性别标签 ('F' for female, 'M' for male)
}
df = pd.DataFrame(data)

# 数据预处理，例如将类别转换为数值编码
X = df[['height', 'weight']]
y = df['gender']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 创建并训练决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 可视化决策树
plt.figure(figsize=(15, 10))
tree.plot_tree(clf, feature_names=['Height', 'Weight'], class_names=['Female', 'Male'])
plt.title('Gender Classification Tree')
plt.show()

# 预测新样本
predictions = clf.predict(X_test)

这段代码首先通过`sklearn`库构建了一个决策树模型，并利用身高和体重数据进行训练。之后，它绘制了决策树的图形表示，直观地展示了根据这两项特征如何做出性别预测。最后，对测试集进行了预测。