最大事後確率則によるパターン認識

前提・実現したいこと

手書き文字認識USPSからtxtdataを取り出してパターン認識を行いたいです。
(以下のURLのzipファイルからテキストファイルが取り出せます)
URL:http://web.tuat.ac.jp/~s-hotta/ss2008/
パターンが0～9の10個あるので、それぞれについて正規分布を利用した最大事後確率則を用いてパターン識別を行い、
パターンごとの混同行列を出力する関数を作成しています。
以下のプログラムのように作成したのですが、行列のサイズが違うとなりエラーになってしまいます。
これを訂正するにはどのようにしたらよいでしょうか？

発生している問題・エラーメッセージ

error: step5: =: nonconformant arguments (op1 is 1x1, op2 is 256x0)
error: called from
    step5 at line 8 column 10

該当のソースコード

octave
1clear all;,close all;
2D=load('./USPS/trai_data.txt');, trai_label=load('./USPS/trai_label.txt');
3Q=load('./USPS/test_data.txt');, test_label=load('./USPS/test_label.txt');
4%% Dim：次元数　xx_num：データ数
5[Dim,trai_num]=size(D);,[Dim,test_num]=size(Q);
6trai_num=trai_num/10;
7for j=0:9
8  Tr(j+1)=D(:,find(trai_label=j));
9% 最尤推定量の算出
10  m(j+1)=mean(Tr(j+1),2);, S(j+1)=(Tr(j+1)*Tr(j+1)')./trai_num-m(j+1)*m(j+1)';
11  b(j+1)=(2.*pi).*sqrt(det(S(j+1)));, b(j+1)=1./b(j+1);
12  iS(j+1)=inv(S(j+1));
13end
14SUM=zeros(10,1);, CONF=zeros(10,10);
15tic
16for ii = 1 : test_num
17  for j=0:9, SUM(j+1)=b(j+1).*exp(-0.5.*Q(:,ii)-m(j+1))'*iS(j+1)*(x(:,ii)-m(j+1));, end
18  [value index]=max(S);
19  CONF(test_label(ii)+1,index)=CONF(test_label(ii)+1,index)+1;
20end
21toc
22CONF
23accuracy=(sum(diag(CONF)).test_num).*100;
24fprintf('accuracy=%3.2f\n',accuracy);