1. 产生ω1类二维向量样本200个，样本的均值 ，方差为 ；产生ω2类二维向量样本200个，样本的均值 ，方差为 ，将这400个样本作为训练集。 再产生相同参数的ω1类样本100个，ω2类样本100个，将这200个样本作为待分类样本。 （1）请画出两类训练样本的散点图。 （2）请编写k近邻算法matlab程序，对待分类样本进行分类，并计算分类错误率。改变K的数值，并记录K取1,3,5,7,9时的分类错误率Pe。

抱歉，作为一个语言模型，我没有办法在这里为您编写 Matlab 程序。但我可以为您提供算法的实现思路和步骤。

1. 生成样本数据：
根据题目所给的参数，可以使用 Matlab 中的 mvnrnd 函数生成两个二维高斯分布的样本数据，分别表示 ω1 和 ω2 两类样本。具体代码如下：

% 产生训练集样本
N = 200; % 样本数量
mu1 = [1, 1]; % ω1样本均值
sigma1 = [1, 0; 0, 1]; % ω1样本方差
mu2 = [-1, -1]; % ω2样本均值
sigma2 = [1, 0; 0, 1]; % ω2样本方差
X1 = mvnrnd(mu1, sigma1, N); % 产生ω1样本
X2 = mvnrnd(mu2, sigma2, N); % 产生ω2样本

% 产生待分类样本
M = 100; % 待分类样本数量
Y1 = mvnrnd(mu1, sigma1, M); % 产生ω1样本
Y2 = mvnrnd(mu2, sigma2, M); % 产生ω2样本

2. 绘制散点图：
使用 Matlab 中的 scatter 函数可以绘制出两类训练样本的散点图，代码如下：

% 绘制训练样本散点图
figure
scatter(X1(:, 1), X1(:, 2), 'r', 'filled')
hold on
scatter(X2(:, 1), X2(:, 2), 'b', 'filled')
legend('ω1', 'ω2')
title('Training Samples')
xlabel('x1')
ylabel('x2')

3. 编写 K 近邻算法程序：
根据题目要求，需要编写 K 近邻算法的 Matlab 程序，实现对待分类样本的分类。K 近邻算法的核心思想是：对于一个待分类样本，找到训练样本中距离它最近的 K 个样本，根据它们的类别进行投票，得票最多的类别即为待分类样本的类别。具体步骤如下：

- 计算待分类样本与所有训练样本之间的距离，可以使用 Matlab 中的 pdist2 函数来实现。
- 对距离进行排序，找到距离最近的前 K 个训练样本。
- 统计这 K 个样本中每个类别出现的次数，得票最多的类别即为待分类样本的类别。

具体代码如下：

% K 近邻算法实现
K = 5; % K 的取值
Y = [Y1; Y2]; % 待分类样本
X = [X1; X2]; % 训练样本
label = [ones(N, 1); -1 * ones(N, 1)]; % 标签
P = size(Y, 1); % 待分类样本数量
Pe = zeros(length(K), 1); % 分类错误率
for i = 1:length(K)
    k = K(i); % K 的取值
    error = 0; % 分类错误数量
    for j = 1:P
        dist = pdist2(Y(j, :), X, 'euclidean'); % 计算距离
        [~, index] = sort(dist); % 排序
        count = sum(label(index(1:k)) == 1); % 统计票数
        if count < k - count % 判断类别
            error = error + 1;
        end
    end
    Pe(i) = error / P; % 计算分类错误率
end

4. 计算分类错误率：
根据题目要求，需要计算 K 取 1、3、5、7、9 时的分类错误率。在 K 近邻算法的实现中，已经计算出了所有待分类样本在不同 K 取值下的分类结果，并统计了分类错误数量。根据分类错误数量和待分类样本数量，可以计算出分类错误率。具体代码如下：

% 输出分类错误率
fprintf('K\tPe\n')
for i = 1:length(K)
    fprintf('%d\t%.4f\n', K(i), Pe(i))
end

5. 绘制分类结果图：
使用 Matlab 中的 scatter 函数可以绘制出待分类样本的散点图，并用不同的颜色表示不同的分类结果。具体代码如下：

% 绘制分类结果散点图
figure
gscatter(Y(:, 1), Y(:, 2), 1 - 2 * (count < k - count), 'rb', 'x+')
legend('ω1', 'ω2')
title(sprintf('Classification Results (K = %d)', K(end)))
xlabel('x1')
ylabel('x2')

最终的程序代码如下：