对3个类别，分别取每组剩下的10个样本，每两组进行分类。由于每一类样本都相等，且每一类选取用作训练的样本也相等，在每两组进行分类时，待分类样本的类先验概率P(ω_i )=05。将各个样本代入判别函数： g_i (X)=-1/2 (X_i-μ_i )^T Σ_i^(-1) (X_i-μ_i )+lnP(ω_i )-1/2 ln|Σ_i | 根据判决规则，如果使g_i (X)>g_j (X)对一切i≠j成立，则将归为ω_i类。若取第一类后10个数据和第二类进行分类。

好的，让我来解答您的问题。

根据题目的描述，我们可以得到以下信息：

- 有三个类别，每个类别有许多样本。
- 我们从每个类别中随机选取了10个样本，用于进行分类。
- 在每组进行分类时，待分类样本的类先验概率P(ω_i)=0.5（因为每个类别被选中的概率相等）。
- 判别函数为 g_i(X)=-1/2 (X_i-μ_i)^T Σ_i^(-1) (X_i-μ_i) + lnP(ω_i) - 1/2 ln|Σ_i|。
- 判断规则为：如果对于任意的i≠j，g_i(X)>g_j(X)，则将归为ω_i类。

现在我们要将第一类和第二类的样本进行分类。因此，我们需要计算出两个判别函数：g_1(X)和g_2(X)。

首先，我们需要计算每个类别的均值μ和协方差矩阵Σ。

假设第一类样本的集合为S_1，第二类样本的集合为S_2，第三类样本的集合为S_3。则：

μ_1 = (1/10) Σ x_i，其中 x_i∈S_1。

μ_2 = (1/10) Σ x_i，其中 x_i∈S_2。

μ_3 = (1/10) Σ x_i，其中 x_i∈S_3。

Σ_1 = (1/9) Σ (x_i-μ_1)(x_i-μ_1)^T，其中 x_i∈S_1。

Σ_2 = (1/9) Σ (x_i-μ_2)(x_i-μ_2)^T，其中 x_i∈S_2。

Σ_3 = (1/9) Σ (x_i-μ_3)(x_i-μ_3)^T，其中 x_i∈S_3。

然后，我们可以计算出判别函数 g_1(X) 和 g_2(X)：

g_1(X) = -1/2 (X-μ_1)^T Σ_1^(-1) (X-μ_1) + ln(0.5) - 1/2 ln|Σ_1|

g_2(X) = -1/2 (X-μ_2)^T Σ_2^(-1) (X-μ_2) + ln(0.5) - 1/2 ln|Σ_2|

最后，我们可以使用判断规则来确定待分类样本所属的类别。如果 g_1(X)>g_2(X)，则将其归为第一类；否则将其归为第二类。

希望这个答案能够解决您的问题，如有任何疑问，请随时提出。