python编程实现：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！

好的，我可以给出Python代码实现，具体如下：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 将数据集分成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.5, random_state=42)

# 利用PCA进行降维
pca = PCA(n_components=2)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)

# 再利用K-L变换方法进行降维
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=1)
X_train_lda = lda.fit_transform(X_train_pca, y_train)
X_test_lda = lda.transform(X_test_pca)

# 利用降维后的特征构建贝叶斯分类器
nb = GaussianNB()

# 训练分类器
nb.fit(X_train_lda, y_train)

# 预测测试集
y_pred = nb.predict(X_test_lda)

# 计算分类错误率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
error_rate = 1 - accuracy

# 画出分类效果图
plt.scatter(X_test_lda[:, 0], y_test, c=y_pred)
plt.xlabel('LD1')
plt.ylabel('Class')
plt.title('Classification using LDA')
plt.show()

# 利用降维后的特征构建K-近邻分类器
knn = KNeighborsClassifier()

# 训练分类器
knn.fit(X_train_lda, y_train)

# 预测测试集
y_pred_knn = knn.predict(X_test_lda)

# 计算分类错误率
accuracy_knn = accuracy_score(y_test, y_pred_knn)
error_rate_knn = 1 - accuracy_knn

# 画出分类效果图
plt.scatter(X_test_lda[:, 0], y_test, c=y_pred_knn)
plt.xlabel('LD1')
plt.ylabel('Class')
plt.title('Classification using KNN')
plt.show()

# 打印分类错误率
print('Classification error rate using Naive Bayes:', error_rate)
print('Classification error rate using KNN:', error_rate_knn)

运行以上代码，可以得到基于最小错误率的贝叶斯分类器和K-近邻法分类器的分类错误率，并画出分类效果图。