注释matlab代码clear all; mu1=[-2 -2] ;%均值 mu2=[2 2] ; sigma1=[1 0; 0 1] ;%协方差 sigma2=[1 0; 0 4] ; N1=500; N2=1000; train1=mvnrnd(mu1, sigma1, N1) ;%训练样本 train2=mvnrnd(mu2, sigma2, N1) ; test1=mvnrnd(mu1, sigma1, N2) ;%考试样本 test2=mvnrnd(mu2, sigma2, N2) ; trai

以下是对这段MATLAB代码的注释：

% 清空工作区变量
clear all;

% 设置两个高斯分布的均值和协方差矩阵
mu1 = [-2 -2]; % 第一个高斯分布的均值
mu2 = [2 2];   % 第二个高斯分布的均值
sigma1 = [1 0; 0 1]; % 第一个高斯分布的协方差矩阵
sigma2 = [1 0; 0 4]; % 第二个高斯分布的协方差矩阵

% 生成训练样本和测试样本
N1 = 500; % 每个高斯分布的训练样本数量
N2 = 1000; % 每个高斯分布的测试样本数量
train1 = mvnrnd(mu1, sigma1, N1); % 从第一个高斯分布中生成训练样本
train2 = mvnrnd(mu2, sigma2, N1); % 从第二个高斯分布中生成训练样本
test1 = mvnrnd(mu1, sigma1, N2); % 从第一个高斯分布中生成测试样本
test2 = mvnrnd(mu2, sigma2, N2); % 从第二个高斯分布中生成测试样本

这段代码生成了两个具有不同均值和协方差矩阵的高斯分布，并从每个分布中生成了训练样本和测试样本。这些样本可以用于训练和测试分类器等任务。