我是这个主题的新手，在分类树方面我并不太了解Matlab文档 .
我想创建一个决策树，它采用矩阵并返回矩阵的每列（样本矢量）的二进制值 . 该决定应由样本矢量的某些特征确定（例如，样本矢量的最大值> 1.2 *其他样本矢量的平均最大值=>返回1） .
我知道这可以通过正常函数来完成，但我希望阈值是可变的，例如我想以某种方式用另一组样本向量来学习它，我已经有了二进制输出 . 我真的很感激这个例子的任何帮助