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输入类内、类间海明距离矩阵,绘制ROC曲线,并通过计算得出等错误率。海明距离矩阵指的是样本之间的距离矩阵,类内海明距离较小,类间海明距离较大。ROC曲线是以真正例率(True Positive Rate)为纵轴,假正例率(False Positive Rate)为横轴的坐标系,用于评估二分类器的性能。等错误率是指在ROC曲线上,真正例率和假正例率相等时的错误率。更多关于该原理的详细信息可以参考:http://blog.csdn.net/yanzi1225627/article/details/8915032。