决策树Matlb代码

决策树是一种常用的分类和预测算法，可以用于处理各种类型的数据。下面是一段Matlab代码实现基于决策树的分类：

% 加载数据
load fisheriris;
X = meas;
Y = species;

% 构建决策树模型
tree = fitctree(X, Y);

% 可视化决策树
view(tree, 'Mode', 'Graph');

% 对测试样本进行分类预测
Xtest = [5.5, 3.1, 1.3, 0.2; 6.1, 2.8, 4.0, 1.3; 7.2, 3.6, 6.1, 2.5];
Ytest = predict(tree, Xtest);

% 输出分类结果
disp(Ytest);

以上代码中，首先加载鸢尾花数据集，其中meas表示花萼和花瓣的长度和宽度，species表示花的种类。然后使用fitctree函数构建决策树模型，使用view函数可视化决策树。接着定义测试样本Xtest，使用predict函数对测试样本进行分类预测，并输出分类结果。