本科毕业论文-植物的分类问题研究

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1、成都信息工程大学学位论文植物的分类问题研究论文作者姓名:申请学位专业:申请学位类别:指导教师姓名(职称):论文提交日期:植物的分类问题研究摘要本文研究了鸢尾属植物的分类和归类问题,利用采集的150组样本数据,根据快速聚类原理建立分类模型,将鸢尾属植物分为3类。根据距离判别原理建立判别分析模型,对采集的样本进行判别,交叉确认误判率为2%,误判率较低,并对3个待判样品进行判别,得到所属归类。关键词:分类;鸢尾属植物;快速聚类法;距离判别法;SAS软件;MATLABResearchofPlantClassificationProblemAbst

2、ractThispaperanalysestheclassificationandtaxonomyofiris,dividetheirisintothreecategoriesbyusingthe150sampledatacollectedaccordingtoclassifymodelbasedonthefastclusteringtheory.Discriminatethesamplesthroughthediscriminantanalysismodelinlinewithdistancediscriminationtheory,t

3、hecrossvalidationmisjudgmentrateisarelativelow2%,andtheclassificationofthreesamplesneedtobediscriminatedaresettled.Keywords:Classification;Irisplant;Fastclusteringmethod;Distancediscriminationmethod;SAS;MATLAB目录论文总页数:17页1引言11.1课题背景11.2国内外研究现状11.3本课题研究的意义11.4本课题的研究内容和研究方法1

4、1.4.1研究内容11.4.2研究方法12鸢尾花问题23鸢尾花分类模型33.1基本假设33.2符号说明33.3快速聚类33.4建立模型53.5模型求解54鸢尾花判别模型74.1收集训练样本数据74.2模型假设84.3建立模型84.4模型求解105模型推广与评价135.1模型评价135.2模型推广14结语14参考文献15致谢16声明17第17页共17页1引言1.1课题背景植物是我们日常生活中极其常见的一种生物,与我们的生活息息相关。植物种类非常之多,地球上已知的植物种类大概就有五十多万种,所以为了能更好的了解、保护和使用植物资源,对植物进行

5、鉴别、分类就显得十分重要,所以科学家创立了植物分类学,开始科学的对植物进行分类研究。1.2国内外研究现状人类认识世界往往都是先将被认识的对象进行分类,过去的研究主要都是依靠经验和采集大量的数据来对植物进行分类,很少有使用数学工具来进行分类的。但是伴随着时代的发展和技术的提升,人们开始慢慢的把数学工具应用到了分类学当中,这就形成了数值分类学;随着数学方法的不断迭代更新,后来人们又将多元分析的技术应用到了数值分类学当中,最终形成了聚类分析。伴随着计算机的诞生和计算机技术的高速发展,人们将计算机技术应用到了分类学当中,对分类学产生了重大的影响。

6、数值分类学就是建立在数学理论方法基础上,依托计算机的高速运行计算特性来进行分类的。这样的到的结果比较客观,是科学的计算,而不是靠经验的推断,并且研究过程当中,运算速度非常之快,效率非常之高,这些都是以前的分类学家很难做到的。1.3本课题研究的意义分类不仅仅只局限于植物的分类应用当中,同时分类在其他学科以及我们实际工作当中也有许多应用。比如,在经济学当中,为了了解不同地区的城镇居民的收入和消费情况,往往需要划分不同的类型去研究;在产品质量监管工作当中,往往需要根据产品的某些重要指标来将其划分位一、二、三等品等;在实际工作当中,我们可以设计一

7、个分类模型,可以对股票的涨跌情况进行分类,用来预测股票的后期走势。本文对植物分类问题的研究,在植物的鉴别分类,以及保护植物资源以及生物多样性都有着非常重要的意义。1.4本课题的研究内容和研究方法1.4.1研究内容本文主要研究了鸢尾属植物的分类问题,主要采用快速聚类法对其进行聚类分析和距离判别法对其进行判别分析。1.4.2研究方法学习分类就是要学会一种分类方法或者分类函数。本文首先采用快速聚类的原理方法建立分类模型来对鸢尾属植物进行聚类,并借助数据分析软件SAS软件对鸢尾属植物的数据进行数据处理和分类;然后使用马氏距离判别原理建立判别分析模

8、型对训练样本进行判别分析,并计算误判率的交叉确认估计;最第17页共17页后对分类结果做讨论分析。2鸢尾花问题本文抽取了150组鸢尾属植物的数据作为样本,数据来源于统计学家R.A.Fisher创

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