classify线性判别分析函数

 在Matlab中，将已经分类的m个数据（长度为n)作为行向量，得到一个矩阵trianing，每行都属于一个分类类别，分类类别构成一个整数列向量g(共有m行），待分类的k个数据（长度为n）作为行向量，得到一个矩阵sample，然后利用classify函数进行线性判别分析（默认）。它的格式为：
                
classify(sample,training,group)
    其中，sample与training必须具有相同的列数，group与training必须具有相同的行数，group是一个整数向量。Matlab内部函数classify的功能是将sample的每一行进行判别，分到training指定的类中。


进一步，较复杂的格式为：
             [class,err]=classify(sample,training,group,type)
    其中，class返回分类表，err返回误差比例信息，sample是样本数据矩阵，training是已有的分类数据矩阵，group是分类列向量，type有3种选择：type=linear(默认），type=quadratic（二次），type=mahalanobis（马氏距离）。