MATLAB 的高斯与最接近均值分类器实现，挺适合刚入门机器学习的朋友练手。G_N.m这个文件里基本把流程都串好了：从数据加载、模型训练、分类预测到误差估计，结构清晰，逻辑也不绕。高斯分类器部分用了fitgmdist来建模，预测用predict，响应也快；最近均值分类器走的是更直观的路子——算个均值，再比距离，简单粗暴但还蛮有效的。

高斯分类器的思路就是“哪个分布性最大就选哪个”，属于典型的概率派打法。你可以用它多类别问题，而且在不确定性评估上还挺有一套，误差估计能顺手搞贝叶斯风险啥的。说白了，就是理论支持强，调参数也有迹可循。

相比之下，最近均值分类器就像个朴素实干家，计算成本低，实现起来也快。拿到一堆数据，先按类别求个均值，新数据一来，看它离哪个均值最近，就扔进那一类里。嗯，虽然没啥高深数学，但在多基础分类任务里还是挺好用的。

G_N.m这个文件应该还内置了误差估计逻辑，比如分类准确率、混淆矩阵这些，省得你再自己手写了。整个代码结构比较工整，注释应该也比较友好，用来教学或者做个小实验都不错。

如果你正打算在 MATLAB 里试试入门级分类算法，或者想快速搭个 demo 出来验证个模型效果，这份资源真的可以一看。如果你对贝叶斯类的分类方法感兴趣，还可以顺手看看Matlab 贝叶斯分类器，思路类似，实现也简单。