matlab实现1、从iris.csv文件中读取估计参数用的样本，每一类样本抽出前40个，分别求其均值； 2、求每一类样本的协方差矩阵Σ、其逆矩阵Σ-1、行列式|Σ|； 3、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。

以下是根据您的需求编写的 Matlab 代码：

% 从 iris.csv 文件中读取数据
data = readmatrix('iris.csv');

% 将数据分为三个类别
class1 = data(1:50,:);
class2 = data(51:100,:);
class3 = data(101:150,:);

% 取每个类别的前40个样本，求其均值
mean1 = mean(class1(1:40,:));
mean2 = mean(class2(1:40,:));
mean3 = mean(class3(1:40,:));

% 求每个类别的协方差矩阵、逆矩阵和行列式
cov1 = cov(class1(1:40,:));
inv_cov1 = inv(cov1);
det_cov1 = det(cov1);

cov2 = cov(class2(1:40,:));
inv_cov2 = inv(cov2);
det_cov2 = det(cov2);

cov3 = cov(class3(1:40,:));
inv_cov3 = inv(cov3);
det_cov3 = det(cov3);

% 取每两组剩下的10个样本进行分类
test_samples = [class1(41:50,:); class2(41:50,:)];
num_samples = size(test_samples, 1);
result = zeros(num_samples, 1);

% 计算判别函数
for i = 1:num_samples
    x = test_samples(i,:);
    g1 = -0.5 * (x - mean1) * inv_cov1 * (x - mean1)' + log(0.5) - 0.5 * log(det_cov1);
    g2 = -0.5 * (x - mean2) * inv_cov2 * (x - mean2)' + log(0.5) - 0.5 * log(det_cov2);
    if g1 > g2
        result(i) = 1; % 分类为第一类
    else
        result(i) = 2; % 分类为第二类
    end
end

disp(result); % 打印分类结果

请注意，这里假设了每个类别的样本数都大于等于50个，因此前40个样本被用作估计参数的样本，后10个样本被用作测试样本。如果您的数据不符合这一条件，请适当修改代码。