函数invest_risk(Xtest)接受一个矩阵Xtest作为输入，其中每列包含一个与样本相关的特征向量。函数输出是一个包含每个样本预测类标签的向量。在使用此分类器之前，确保对训练数据执行了必要的预处理，并在测试数据上执行相同的预处理步骤。这种方法在投资风险管理中具有重要应用。
MATLAB环境下的模式识别应用
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手写体识别: 应用于邮政编码自动分拣等场景。
指纹识别: 用于身份验证和安全访问控制。
人脸识别: 应用于身份验证、安全监控和人机交互。
故障诊断: 通过分析数据模式识别设备故障。
语音识别: 用于语音控制、语音助手和语音转文本。
数字识别: 识别数字1到5，用于验证合法性。
网络安全: 识别网络攻击、入侵检测和安全防护。
目标识别: 应用于雷达、声呐数据分析，用于目标探测和跟踪。
数据挖掘: 从海量数据中发现隐藏的模式和知识。
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依据规则Ⅱ进行文法推导：
VT：δ(q0, a) = (q0, λ )，δ(q0, b,b) = (q0, λ )，δ(q0, c) = (q0, λ )，δ(q0, d) = (q0, λ )
以 x=caadbb 为例，根据规则Ⅰ和Ⅱ合成新规则进行推导：
(q0, S ) →无（先输入空格λ），由此得到
(q0, S) (q0, CA) (q0,aAb) (q0,aAbb) (q0,dbb) (q0,b ) (q0, λ)
完成推导。
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