针对已有的鸢尾花数据集，分成两组iris数据，一组为训练数据，另外一组为测试数据，每组数据中包含三个类别，75个数据，每个样本有四个特征，现在利用PCA与K-L变换方法对数据进行降维，并利用降维后的特征构建基于最小错误率的贝叶斯分类器，已知每个类别的先验概率为1/3，并用测试数据进行验证，计算分类错误率，画出分类效果图。在降维基础上再用K-近邻法做分类器设计，简单分析和比较两个分类器效果和性能！给出基本思路

基本思路：

1.将数据集分为训练集和测试集，每个集合包含三个类别，每个类别25个数据，每个数据有四个特征。

2.对训练集进行PCA降维或K-L变换，得到降维后的特征。

3.利用降维后的特征构建基于最小错误率的贝叶斯分类器，计算分类错误率。

4.利用测试集进行验证，画出分类效果图。

5.在降维的基础上，再利用K-近邻法进行分类器设计，计算分类错误率。

6.简单分析和比较两个分类器的效果和性能。

具体步骤：

1.将数据集分为训练集和测试集，每个集合包含三个类别，每个类别25个数据，每个数据有四个特征。

2.对训练集进行PCA降维或K-L变换，得到降维后的特征。

3.利用降维后的特征构建基于最小错误率的贝叶斯分类器。

在贝叶斯分类器中，假设每个类别的概率分别为P1，P2，P3，每个类别的特征分布分别为f1(x)，f2(x)，f3(x)。则对于一个新的测试样本x，分别计算它属于每个类别的后验概率，选择后验概率最大的类别作为该样本的分类结果。

4.利用测试集进行验证，画出分类效果图。

将测试集中的每个样本输入到分类器中，得到它的分类结果。将测试集中所有样本的分类结果与真实结果进行比较，计算分类错误率。同时，可以画出分类效果图来直观地展示分类器的性能。

5.在降维的基础上，再利用K-近邻法进行分类器设计。

K-近邻法是一种简单有效的分类方法。对于一个新的测试样本x，计算它与训练集中所有样本的距离，选择距离最近的K个训练样本，并将它们的类别作为该样本的分类结果。在分类时，一般采用多数表决的方法，即选择K个样本中出现最多的类别作为该样本的分类结果。

6.简单分析和比较两个分类器的效果和性能。

比较两个分类器的性能，可以从分类错误率、分类效果图等方面进行分析。在实际应用中，应该选择性能更好的分类器。同时，需要注意选择合适的降维方法和分类算法，以获得更好的性能。