matlab三分类决策树代码并且生成图片

以下是一个简单的 MATLAB 决策树分类器示例代码，使用鸢尾花数据集，包含3个类别。

% 加载鸢尾花数据集
load fisheriris

% 将数据集分为训练集和测试集
trainIdx = [1:40,51:90,101:140];
testIdx = [41:50,91:100,141:150];
trainData = meas(trainIdx,:);
trainLabel = species(trainIdx,:);
testData = meas(testIdx,:);
testLabel = species(testIdx,:);

% 训练决策树模型
tree = fitctree(trainData,trainLabel);

% 预测测试数据集的类别
predLabel = predict(tree,testData);

% 计算准确率
accuracy = sum(strcmp(predLabel,testLabel))/length(testLabel);

% 绘制决策树
view(tree,'mode','graph');

在运行该代码后，将会生成一个决策树图像。你可以使用 `print` 函数保存该图像。

% 保存决策树图像
print('decision_tree.png','-dpng')

注意：这里的决策树图像是使用 Graphviz 软件绘制的，因此你需要先安装 Graphviz 并将其加入到 MATLAB 的系统路径中。你可以在 Graphviz 官网（https://graphviz.org/）下载软件并查看安装指南。