两类水果分类问题（模式识别课堂作业）

问题：
我们有三个苹果样本和三个桔子样本：
苹果：x表示 [220，90]’ [240，95]’ [220，95]’
桔子：o表示 [80，85]’ [85，80]’ [85，85]’
使用Matlab软件用二维图形表示这6个训练样本。我们拿来一个水果，让计算机自己去判别放在电子称和CCD摄像头下，测得数据为[180，90]。给出判别的结果，并使用Matlab软件在原图中表示出这个测试样本。可以使用最近邻法，或者基于类中心的最小距离判断。
方法描述及判别结果
方法描述：①基于类中心的最小距离法
采用最小距离法对需要测试的样本[180,90]进行分类识别。首先找出代表点（模板）：
代表点有两种取法一种是指定法，另一种是平均值法。这里采用平均值法，即在两类水果（即苹果和桔子）中，各自将其中一类的3个样本取平均值，得到的两个代表点分别用矩阵R_1和R_2表示，则：
R_1=[■(226.7@93.3)] ， R_2=[■(83.3@83.3)]
计算测试样本与R_1和R_2的距离d_1和d_2，且令函数f(x)=〖d_1〗^2-〖d_2〗2，由以下判决规则判断测试样本为哪一类（并作出图来，用线性判别函数直观判别两类区域边界），其中判决规则如下：
{█(&〖f(x)>0?d〗_1>d_2?test∈桔子@&〖f(x)=0?d〗_1 判别结果：判别结果为苹果类。
方法描述：②基于类中心的最小距离法
采用最近邻法对需要测试的样本[180,90]进行分类识别。首先要计算出所有的训练样本与测试样本之间的距离，然后找到最小的距离，最小距离对应的训练样本属于哪一类，就表示该测试样本是哪一类。
判别结果：判别结果为苹果类。

图 1 样本二维显示图
3、附：具体程序如下所示：

仿真结果如下：