.作业1 用身高和/或体重数据进行性别分类（一）基本要求：用FAMALE.TXT和MALE.TXT的数据作为训练样本集，建立Bayes分类器，用测试样本数据对该分类器进行测试。调整特征、分类器等方面的一些因素，考察它们对分类器性能的影响，从而加深对所学内容的理解和感性认识。具体做法：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。 图1-先验概率0.5:0.5分布曲线 图2-先验概率0.75:0.25分布曲线图3-先验概率0.9:0.1分布曲线 图4不同先验概率的曲线有图可以看出先验概率对决策规则和错误率有很大的影响。程序：bayesflq1.m和bayeszcx.m2 应用两个
