请换成matlab的代码

如果你想要将上面的Python伪代码转换成MATLAB代码，你可以参考下面的示例。请注意，MATLAB的语法和逻辑控制可能会有所不同，所以这里是一个简化版本的决策树模型：

function [decisions] = makeMatlabDecision(part1_rejection_rate, part2_rejection_rate, assembly_rejection_rate)
    % 定义阈值或其他决策参数
    rejection_threshold = 0.1; % 假设这是合适的阈值，可以根据实际情况调整
    acceptable_loss = 0.05; % 接受的次品比率
    market_threshold = 0.02;
    exchange_cost = 5; % 调换成本
    reject_cost = 2; % 丢弃成本

    % 判断是否检测零配件
    detect_parts = part1_rejection_rate + part2_rejection_rate <= rejection_threshold;

    % 处理不合格零配件
    function handle_parts(rejected_parts)
        if rejected_parts > acceptable_loss * total_parts
            decisions.handle_parts = 'discard';
        else
            decisions.handle_parts = 'assemble';
        end
    end
    decisions.handle_parts_data = handle_parts([part1_rejection_rate, part2_rejection_rate]);

    % 判断是否检测成品
    decisions.assemble_and_test = assembly_rejection_rate <= market_threshold;

    % 处理不合格成品
    function deal_with_defects(defective_items)
        if exchange_cost < reject_cost + defective_items.cost
            decisions.deal_with_defects = {'exchange', 'customers'};
        else
            decisions.deal_with_defects = 'discard'; % 或者这里可以加上 'products'
        end
    end
    decisions.defective_items = defective_items; % 这里假设defective_items包含了成本信息
    decisions.deal_with_defects_items = deal_with_defects(defective_items.rejection_rate);

end

% 使用函数并提供实际的次品率
[decisions] = makeMatlabDecision(part1_rejection_rate, part2_rejection_rate, assembly_rejection_rate);
disp(decisions);

这段MATLAB代码实现了类似的功能，但是由于MATLAB更倾向于面向对象编程，这里并没有明确地定义每个决策作为独立的函数返回，而是通过局部变量和嵌套函数来进行。