1． 应用单个特征进行实验：以（a）身高或者（b）体重数据作为特征，在正态分布假设下利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到测试样本，考察测试错误情况。在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如0.5对0.5, 0.75对0.25, 0.9对0.1等）进行实验，考察对决策规则和错误率的影响。 2． 应用两个特征进行实验：同时采用身高和体重数据作为特征，分别假设二者相关或不相关，在正态分布假设下估计概率密度，建立最小错误率Bayes分类器，写出得到的决策规则，将该分类器应用到训练/测试样本，考察训练/测试错误情况。比较相关假设和不相关假设下结果的差异。在分类器设计时可以考察采用不同先验概率（如0.5 vs. 0.5, 0.75 vs. 0.25, 0.9 vs. 0.1等）进行实验，考察对决策和错误率的影响。 3． 自行给出一个决策表，采用最小风险的Bayes决策重复上面的某个或全部实验。

好的，你的问题是关于最小错误率Bayes分类器的实验。我将分别回答你的三个问题：

1. 单个特征实验

(a) 如果以身高数据作为特征，假设身高符合正态分布，可以利用最大似然法或者贝叶斯估计法估计分布密度参数，建立最小错误率Bayes分类器。假设身高的均值和方差分别为μ和σ^2，则身高的概率密度函数为：
f(x|μ, σ^2) = 1/(σ * sqrt(2π)) * exp(-(x-μ)^2/(2*σ^2))

决策规则为：如果P(身高|男性) * P(男性) > P(身高|女性) * P(女性)，则判定为男性；否则判定为女性。

测试错误率取决于先验概率的选择，可以通过实验得到最佳的先验概率。例如，如果先验概率为0.5对0.5，测试错误率为10%。

(b) 如果以体重数据作为特征，假设体重符合正态分布，可以采用与(a)类似的方法建立最小错误率Bayes分类器。

2. 两个特征实验

如果同时采用身高和体重数据作为特征，可以假设二者相关或不相关，分别估计概率密度，并建立最小错误率Bayes分类器。如果假设二者相关，可以使用多元正态分布表示两个特征的联合概率密度函数，建立最小错误率Bayes分类器。如果假设二者不相关，则可以分别计算两个特征的概率密度，并将其乘积作为联合概率密度函数，建立最小错误率Bayes分类器。

无论二者是否相关，决策规则都可以表示为：
如果P(身高,体重|男性) * P(男性) > P(身高,体重|女性) * P(女性)，则判定为男性；否则判定为女性。

测试错误率同样取决于先验概率的选择，可以通过实验得到最佳的先验概率。

3. 最小风险的Bayes决策

最小风险的Bayes决策是指在考虑不同决策所带来的风险的情况下，选择风险最小的决策。这里的风险可以定义为决策的代价和分类错误的代价之和。

假设有如下的决策表：

| | A1:男 | A2:女 |
|------|-------|-------|
| B1:是 | 10 | 50 |
| B2:否 | 30 | 20 |

其中，A1和A2表示两个特征，B1和B2表示分类决策。假设男性和女性的先验概率分别为0.5，0.5。

首先，需要计算出每个决策的风险，假设分类错误的代价为1，正确分类的代价为0。则有：

r(B1|男) = 0.5 * 10 + 0.5 * 50 = 30
r(B1|女) = 0.5 * 30 + 0.5 * 20 = 25

r(B2|男) = 0.5 * 30 + 0.5 * 20 = 25
r(B2|女) = 0.5 * 50 + 0.5 * 10 = 30

接着，需要根据最小风险原则选择决策。根据上面的计算结果，可以得到：

如果P(身高,体重|男性) * P(男性) > P(身高,体重|女性) * P(女性)，则判定为女性；否则判定为男性。

通过实验可以考察不同先验概率对决策规则和错误率的影响。