由于数据下载链接无法访问，以下是一般性的建模流程和代码示例：

建模流程：

1. 数据预处理：包括数据清洗、缺失值处理、数据标准化等；
2. 数据集划分：将数据集划分为训练集和测试集；
3. 模型建立：分别建立距离判别、Bayes判别和Fisher判别分析模型；
4. 模型评估：使用测试集对模型进行评估，计算误判率；
5. 模型调优：根据评估结果，对模型进行调优。

代码示例：

导入必要的库

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis as LDA from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score

读取数据

df = pd.read_csv('data.csv')

数据预处理

...

数据集划分

X = df.iloc[:, :-1] y = df.iloc[:, -1] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

距离判别模型

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) knn.fit(X_train, y_train) y_pred_knn = knn.predict(X_test)

Bayes判别模型

lda = LDA() lda.fit(X_train, y_train) y_pred_lda = lda.predict(X_test)

Fisher判别模型

...

模型评估

acc_knn = accuracy_score(y_test, y_pred_knn) acc_lda = accuracy_score(y_test, y_pred_lda) acc_fisher = 0.0 # 待计算

print('KNN模型准确率：', acc_knn) print('LDA模型准确率：', acc_lda) print('Fisher模型准确率：', acc_fisher)

模型调优

..