用matlab写一个基于决策树算法的简单程序并标明注释

好的，以下是一个基于决策树算法的简单程序，注释已标明：

% 导入数据
load fisheriris; % 导入鸢尾花数据集
X = meas; % 提取特征
Y = species; % 提取标签

% 划分训练集和测试集
cv = cvpartition(Y,'holdout',0.3); % 使用 holdout 方法将数据集划分为训练集和测试集
X_train = X(training(cv),:); % 训练集特征
Y_train = Y(training(cv)); % 训练集标签
X_test = X(test(cv),:); % 测试集特征
Y_test = Y(test(cv)); % 测试集标签

% 创建决策树模型
model = fitctree(X_train, Y_train); % 使用 fitctree 函数创建决策树模型

% 预测并评估模型
Y_pred = predict(model, X_test); % 使用 predict 函数对测试集进行预测
accuracy = sum(Y_pred==Y_test)/numel(Y_test); % 计算分类准确率

% 可视化决策树
view(model,'Mode','Graph'); % 使用 view 函数可视化决策树

这个程序的功能是对鸢尾花数据集进行分类，并使用决策树算法实现分类。其中，首先导入数据集，并将其划分为训练集和测试集；然后使用 `fitctree` 函数创建决策树模型；接着使用 `predict` 函数对测试集进行预测，并计算分类准确率；最后使用 `view` 函数可视化决策树。