给出一段用matlab实现stacking的代码

Stacking是一种集成学习的方法，它将多个基分类器的输出作为输入，再训练一个元分类器来得出最终的预测结果。以下是一个简单的用MATLAB实现Stacking的代码示例：

% 数据准备
load fisheriris
X = meas;
Y = species;

% 切分数据为训练集和测试集
cv = cvpartition(Y,'HoldOut',0.3);
Xtrain = X(training(cv),:);
Ytrain = Y(training(cv),:);
Xtest = X(test(cv),:);
Ytest = Y(test(cv),:);

% 第一层基分类器，使用KNN和SVM
mdl_knn = fitcknn(Xtrain,Ytrain,'NumNeighbors',5);
mdl_svm = fitcsvm(Xtrain,Ytrain);

% 得到基分类器的输出
Xtrain_new = [predict(mdl_knn,Xtrain), predict(mdl_svm,Xtrain)];
Xtest_new = [predict(mdl_knn,Xtest), predict(mdl_svm,Xtest)];

% 训练元分类器，这里使用一个简单的决策树
mdl_tree = fitctree(Xtrain_new,Ytrain);

% 得到Stacking的预测结果
Ytest_pred = predict(mdl_tree,Xtest_new);

% 计算分类准确率
accuracy = sum(Ytest_pred == Ytest) / numel(Ytest);
disp(['Stacking Accuracy = ' num2str(accuracy)]);

在这个示例中，我们使用了KNN和SVM两个基分类器，然后将它们的输出作为新的特征输入到决策树元分类器中进行训练。最后，我们使用测试集测试Stacking的准确率。