for i=1:col_class_test % p=gaussian(Testing(:,i),mu_class1,sigma_class1)*p_class1+gaussian(Testing(:,i),mu_class2,sigma_class2)*p_class2; if gaussian(Testing(:,i),mu_class1,sigma_class1)*p_class1>gaussian(Testing(:,i),mu_class2,sigma_class2)*p_class2 result(i)=0; else result(i)=1; end end

这段代码看起来是一个分类器，可以用来对测试样本进行分类。其中的gaussian函数是高斯函数，Testing是测试数据，mu_class1和sigma_class1是第一类样本的均值和方差，mu_class2和sigma_class2是第二类样本的均值和方差，p_class1和p_class2是两个类别的先验概率。这段代码的作用是对测试数据中的每一列进行分类，并将分类结果存储在result数组中。如果模型认为该列属于第一类样本，则将result数组中相应位置的值设为0，否则设为1。