决策树matlab代码

matlab
% 生成一些示例数据
data = [randn(50,2)+ones(50,2);randn(50,2)-ones(50,2)];
labels = [ones(50,1);-ones(50,1)];

% 训练决策树
tree = fitctree(data, labels);

% 绘制决策树
view(tree,'mode','graph');

% 可选：使用训练数据进行预测
predicted_labels = predict(tree, data);

在这个示例中，首先生成了一些示例数据，其中有两个类别。然后使用 fitctree 函数来训练一个决策树分类器。接着使用 view 函数来绘制生成的决策树，以便可视化。最后，如果需要，可以使用 predict 函数来预测新数据的类别。

matlab
% 查看决策树的更多属性

view(tree);

% 如果想保存生成的决策树图像到文件，可以使用