能否提供一份用于MATLAB实现机器学习算法的示例源代码？

当然可以。MATLAB提供了一个名为Machine Learning Toolbox的工具箱，它包含了许多用于创建和训练模型、数据预处理、特征选择和评估等机器学习任务的函数。下面是一个简单的MATLAB示例代码，展示了如何使用内置函数来训练一个决策树分类器。

% 假设我们有一些数据集X和对应的标签Y
% X是一个n×m的矩阵，其中n是样本数量，m是特征数量
% Y是一个n×1的向量，包含每个样本的标签

% 加载数据集（这里假设你已经有了数据集）
% [X, Y] = loadYourDataFunction();

% 划分数据集为训练集和测试集
cv = cvpartition(size(X, 1), 'HoldOut', 0.3);
idx = cv.test;
XTrain = X(~idx, :);
YTrain = Y(~idx, :);
XTest = X(idx, :);
YTest = Y(idx, :);

% 使用训练集训练决策树分类器
treeModel = fitctree(XTrain, YTrain);

% 使用训练好的模型对测试集进行预测
YPredicted = predict(treeModel, XTest);

% 计算并显示分类的准确率
accuracy = sum(YTest == YPredicted) / length(YTest);
disp(['准确率: ', num2str(accuracy * 100), '%']);

请注意，这个示例非常基础，仅用于演示如何在MATLAB中使用Machine Learning Toolbox实现简单的机器学习任务。在实际应用中，数据预处理、特征选择、模型调优、交叉验证等步骤都是不可或缺的。