matlab关于南美洲白蚁与亚洲白蚁的触角与翅膀的测量，即样本有二个分量，分别是触角长度与翅膀长度；样本集中前9条表示的是南美洲白蚁，剩余6条样本是亚洲白蚁。待分类样本是南美洲白蚁[1.40, 2.04]和亚洲白蚁[1.24, 1.80; 1.28, 1.84]。怎么分析比较其与真实值的关系呢

可以使用分类器来分析和比较待分类样本与已知样本之间的关系。以下是一个简单的基于K近邻算法的MATLAB代码示例，可以对南美洲白蚁和亚洲白蚁进行分类：

% 已知南美洲白蚁和亚洲白蚁的触角长度和翅膀长度
% 前9条为南美洲白蚁样本，后6条为亚洲白蚁样本
X = [1.42 2.08; 1.38 2.00; 1.44 2.06; 1.36 1.98; 1.50 2.12; 1.46 2.10; 1.48 2.14; 1.52 2.16; 1.58 2.22; 
     1.20 1.78; 1.22 1.80; 1.26 1.84; 1.24 1.82; 1.28 1.86; 1.30 1.88];
% 对样本进行分类，K=3
y = knnclassify([1.40 2.04; 1.24 1.80; 1.28 1.84], X, [ones(1,9) 2*ones(1,6)], 3);
% 输出分类结果
disp(y);

其中，`knnclassify` 函数是用于进行K近邻分类的函数，第一个参数是待分类的样本，第二个参数是已知样本的特征，第三个参数是已知样本的分类标签，第四个参数是K值，表示选择K个距离最近的样本进行分类。以上代码将输出分类结果，1表示南美洲白蚁，2表示亚洲白蚁。

如果要比较分类结果与真实值之间的关系，可以计算分类器的准确率、召回率、F1值等指标。对于本例，可以建立混淆矩阵来计算这些指标：

% 计算混淆矩阵
C = confusionmat([1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2], y);
% 计算准确率、召回率、F1值
accuracy = sum(diag(C))/sum(C(:));
recall = C(1,1)/sum(C(1,:));
precision = C(1,1)/sum(C(:,1));
f1 = 2*precision*recall/(precision+recall);
% 输出结果
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);
disp(['Recall: ' num2str(recall)]);
disp(['Precision: ' num2str(precision)]);
disp(['F1: ' num2str(f1)]);

以上代码将输出准确率、召回率、精确率和F1值。这些指标可以帮助评估分类器的性能和与真实值之间的关系。