为给定的一组数据集创建一个分类器。输入应该包含数据集的示例和相关元数据（例如特征、标签和分类器类型）。
数据集示例：

| 特征1 | 特征2 | … | 标签 |
|-------|-------|---|------|
| 1     | 2     | … | A    |
| 3     | 4     | … | B    |
| 5     | 6     | … | A    |
| …     | …     | … | …    |

元数据：

特征1：数值型
特征2：数值型
…
标签：分类型
分类器类型：决策树
可以使用Python中的Scikit-learn库来创建一个基于决策树的分类器，代码示例如下：

```python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
X = [[1, 2, …], [3, 4, …], [5, 6, …], …]
y = ['A', 'B', 'A', …]
clf = DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, y)
```

其中，X表示特征矩阵，y表示标签向量，clf为创建的分类器对象，调用fit方法进行训练。根据实际数据集特征，需要对数据进行预处理、特征提取等处理，以便于构建分类器。