模式识别实验：Bayes 分类器设计
最小风险贝叶斯和最小错误贝叶斯对细胞进行分类。
现有一系列待观察的细胞，其观察值为 x ：-3.9847 -3.5549 -1.2401 -0.9780 -0.7932 -2.8531 -2.7605 -3.7287 -3.5414 -2.2692 -3.4549 -3.0752 -3.9934 2.8792 -0.9780 0.7932 1.1882 3.0682 -1.5799 -1.4885 -0.7431 -0.4221 -1.1186 4.2532
1.根据最小错误率贝叶斯决策，利用 Matlab 完成分类器的设计。
1）写出相应程序语句的文字说明；
2）程序设计过程中，要求有子程序的调用。
3）根据上述例题中的数据，画出后验概率的分布曲线以及分类的结果示意图。
2.根据最小风险贝叶斯决策，决策表如下。
1）请重新设计程序，画出相应的条件风险的分布曲线和分类结果,并比较两个结果。
2）在损失矩阵为 0-1 损失函数时，比较最小错误贝叶斯决策和最小风险决策的结果
是否一致。
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