用上述数据集在matlab中实现高斯模式识别

首先，我们需要准备数据集和选择合适的高斯模型。在这里，我们假设我们已经有了一个具有两个类别的数据集，每个类别有100个样本，每个样本有2个特征。我们将使用两个高斯分布来对每个类别建模，并使用最大似然估计来估计高斯模型的参数。

接下来，我们将按照以下步骤在MATLAB中进行高斯模式识别：

1. 准备数据集：我们首先需要加载数据集并将其分成训练集和测试集。我们可以使用MATLAB内置的函数 `load` 来加载数据集。

2. 选择高斯模型：我们可以使用MATLAB内置的函数 `gmdistribution` 来创建高斯模型。我们将为每个类别创建一个高斯模型。

3. 训练高斯模型：我们使用最大似然估计来训练高斯模型的参数。我们可以使用MATLAB内置的函数 `fitgmdist` 来训练高斯模型。

4. 预测测试集：我们使用已训练的高斯模型来预测测试集的类别。我们可以使用MATLAB内置的函数 `cluster` 来执行聚类，并根据聚类结果来预测测试集的类别。

以下是MATLAB代码示例：

% 准备数据集
load('dataset.mat');
X_train = [class1_train; class2_train];
Y_train = [ones(size(class1_train,1),1); 2*ones(size(class2_train,1),1)];
X_test = [class1_test; class2_test];
Y_test = [ones(size(class1_test,1),1); 2*ones(size(class2_test,1),1)];

% 选择高斯模型
numComponents = 2;
gmModel1 = gmdistribution.fit(class1_train,numComponents);
gmModel2 = gmdistribution.fit(class2_train,numComponents);

% 训练高斯模型
options = statset('MaxIter',1000);
gmModel1 = fitgmdist(class1_train,numComponents,'Options',options);
gmModel2 = fitgmdist(class2_train,numComponents,'Options',options);

% 预测测试集
Y_pred = zeros(size(Y_test));
for i = 1:size(X_test,1)
    p1 = pdf(gmModel1,X_test(i,:));
    p2 = pdf(gmModel2,X_test(i,:));
    if p1 > p2
        Y_pred(i) = 1;
    else
        Y_pred(i) = 2;
    end
end

% 计算准确率
accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / length(Y_test);
disp(['Accuracy: ' num2str(accuracy)]);

在上面的代码中，我们使用了 `pdf` 函数来计算测试集中每个样本与高斯模型的相似度，并根据相似度来预测测试集的类别。最后，我们计算准确率并输出结果。