最小錯誤率貝葉斯分類器

摘要：本次實驗的主要內容是編程實現一個能夠對兩類模式樣本進行分類的貝葉斯分類器，其中假設兩個模式類的條件機率分佈均爲高斯分佈。本次實驗自定義一個函數self_mvnrnd(varargin) ，輸入8個參數，其中，參數1，2，3，4分別爲一類模式樣本的均值矢量，協方差矩陣，樣本數，先驗機率，參數5，6，7，8分別爲另外一類模式樣本的均值矢量，協方差矩陣，樣本數，先驗機率。最後，調用self_mvn

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