Matlab层次分析法的编程可以通过使用Matlab自带的决策树工具箱来实现，也可以使用分类和回归树（CART）工具箱来实现。步骤如下：
1. 分析数据：首先需要对数据集进行分析，计算不同变量之间的关系以及每个变量的统计量，以确定可能影响决策的重要变量。
2. 根据目标变量选择决策树：根据目标变量，选择合适的决策树，如CART、C4.5或ID3等。
3. 训练和测试：将数据分为训练数据和测试数据，使用选定的决策树算法对训练数据进行训练，并对测试数据进行测试，用以验证训练得到的模型的准确性。
Matlab层次分析法的编程可以通过使用Matlab自带的决策树工具箱来实现，也可以使用分类和回归树（CART）工具箱来实现。步骤如下：
1. 分析数据：首先需要对数据集进行分析，计算不同变量之间的关系以及每个变量的统计量，以确定可能影响决策的重要变量。
2. 根据目标变量选择决策树：根据目标变量，选择合适的决策树，如CART、C4.5或ID3等。
3. 训练和测试：将数据分为训练数据和测试数据，使用选定的决策树算法对训练数据进行训练，并对测试数据进行测试，用以验证训练得到的模型的准确性。
