错误使用 classreg.learning.modelparams.NaiveBayesParams/checkKernelArgs 仅当 'DistributionNames' 至少包含一个核分布时，'Width' 参数才有效。

这个错误通常是由于使用了错误的 `DistributionNames` 参数导致的。如果使用 `fitcnb` 函数时，`DistributionNames` 参数包含了不支持核函数的分布类型（例如 'mn' 或 'mvmn'），那么在指定 `Width` 参数时就会出现上述错误。

解决这个问题的方法是，将 `DistributionNames` 参数设置为支持核函数的分布类型（例如 'kernel' 或 'mnkernel'），然后再指定 `Width` 参数。以下是一个示例代码：

% 加载数据
load fisheriris

% 将数据分为训练集和测试集
cv = cvpartition(species,'HoldOut',0.3);
dataTrain = meas(cv.training,:);
grpTrain = species(cv.training,:);
dataTest = meas(cv.test,:);
grpTest = species(cv.test,:);

% 使用 'kernel' 作为 DistributionNames 参数
nb = fitcnb(dataTrain, grpTrain, 'DistributionNames', {'kernel'}, 'Width', 0.5);

% 在测试集上进行预测
pred = predict(nb, dataTest);

% 计算准确率
acc = sum(strcmp(pred, grpTest)) / numel(grpTest);
disp(['Accuracy: ' num2str(acc)]);

在此示例中，我们将 `DistributionNames` 参数设置为 'kernel'，然后再指定 `Width` 参数为 0.5。这样就可以避免上述错误。