蕨类植物的分类系统论文

蕨类植物的分类系统新构想

武舒佳0141122180

(内蒙古大学生命科学学院生物科学，呼和浩特 010021)

摘要：1940年秦仁昌在将水龙骨科分为33科的同时，提出了5条进化干，即双扇蕨类、

桫椤类、蚌壳蕨类和两个绝灭祖先类，表示出各干上科的关系。其后许多学者提出系统树的

设想，但由于这些系统树各自根据单方面材料，如印度学者B.K.奈亚尔等主要根据形态解剖

方面材料,美国W.H.小瓦格纳等主要根据孢子囊方面材料,意大利的 R.E.G.皮基?塞尔莫利

则偏重于染色体的材料等而过于简单化，有的虽有综合考虑，但例证不多，特别是在化石证

据不足，生物系统学研究也还没有普遍开展的情况下要提出一个比较自然的系统树，还有待

于全世界的共同努力。

关键词：分类系统秦仁昌石松蕨类植物植物分类

一·分类系统

早在2000多年前，我国《诗经》国风篇中就有采蕨、采苹等的记载；随后在《神农本草经》中也有狗脊、石韦、贯众等的记载；在唐朝诗人的吟咏中，有“采蕨轻轩冕”（王维）、”初拳几枝蕨”(李白)······记述；在1576年的《本草纲目》中有凤尾草、骨碎补、石韦、卷柏、石松、木贼、狗脊、海金沙、贯众、满红红······记载；1954-1978年秦仁昌教授提出了一个新的蕨类植物分类系统。

1802年法国植物学家Mirbel把蕨类植物分为4群：石松类、真蕨类、苹类和木贼类[1]；他把拟蕨类分为石松和木贼两类，把苹类从真蕨类中分出，自成一类。

1806年瑞典植物学家Swarlz把石松属、松叶蕨属、梅西蕨属等归为拟蕨类和真蕨类分开[2]，对后来的蕨类植物分类影响深刻。

1856年德国植物学家Mettenius把蕨类植物分为5群：真蕨类、木贼类、石松类、卷柏类和根果类[3]。他把卷柏从石松中分出；把根果类（苹类）从真蕨类中分出。

1862年英国植物学家Moore将蕨类植物分为5群：水龙骨类、和囊蕨类、箭蕨类、石松类和苹类[4]。他除了把苹类从真蕨类中分出外，又把真蕨分为三个大的类群，他的另一个独特之处，就是把水韭也置于苹类之中。

1902年德国植物学家Engler和Prantl将蕨类植物分为4纲：真蕨纲、锲叶纲、木贼纲和石松纲[5]，真蕨纲中包含了3群，薄囊蕨类、合囊蕨类和箭蕨类；锲叶纲包含了化石的锲叶类；木贼纲包含了化石的卢木类和现存的木贼类；石松纲是一个庞大的类群，包含了石松类、松叶蕨类、卷柏

类、鳞木类和水韭类。真蕨纲中三群的分法与Moore大致相似只是把他们作为真蕨纲中的下一个分类等级，把苹和槐叶苹放在水蕨类内，置于真蕨纲的薄囊蕨下，他们的分类系统包含比较全面，各级分类等级的处理也比较细致，构成了现代分类系统的框架，给后人分类系统以深刻的影响。

1958年意大利植物学家Pichi-sermolli将蕨类植物分为4纲：石松纲、锲叶纲、松叶蕨纲和真蕨纲[6]，他与Englei和Prantl的分类系统大致相似，只是把松叶蕨从石松类中分出独立成为一纲。

二．秦仁昌教授的蕨类植物分类系统

1954年我国植物学家秦仁昌教授提出了中国蕨类植物分类系统[7]，在经过了20多年的继续深入研究之后，对这一系统进行了许多补充和修订，并于1978年发表[8]。他将蕨类植物门DivisionPteridophyta分为五个亚门Subdivision。详情如下：

Ⅰ石松亚门Subdivisionlycopsida

1石松目Lycopodiaceae

2卷柏目Volume Bai Mu

Ⅱ水韭亚门Isoetes II subdivision

水韭目Isoetes

Ⅲ锲叶蕨亚门Wedge-leaf fern III subdivision

木贼目Equisetum hiemale

Ⅳ松叶蕨亚门IV pine fern subdivision

松叶蕨目Loose leaf fern

Ⅴ真蕨亚门Ferns v subdivision

⑴厚囊蕨纲Outline of eusporangiate

1瓶尔小草目Ophioglossumreticulatum

2观音坐莲目Kwan-Yin sitting of accounts

⑵原始薄囊蕨纲Original outline leptosporangiate ferns

紫萁蕨目Osmunda ferns

（3）薄囊蕨类the leptosporangiate ferns

1水龙骨目Polypodiales

2苹目Ping Mu

3槐叶苹目Salviniales

这一系统的特点是将蕨类植物门下的分类等级提升为亚门Subdivision，将水韭，松叶蕨从Engler和Prantl系统的石松纲中分出，各自独立成为一个亚门Subdivision、真蕨亚门中分为3纲：厚囊蕨纲outline of eusporangiate、原始薄囊蕨纲original outline leptosporangiate ferns Outline、薄囊蕨纲Outline and the leptosporangiate。厚囊蕨纲包括了Engler和Prantl系统的合囊蕨类和箭蕨类，并将原始薄囊蕨纲从Engler和Prantl的薄囊蕨类中分出，独立成为一纲，但它承袭了Engler和Prantl系统的传统，把苹类仍置于薄囊蕨纲中。

世界上现有蕨类分类系统不下10个，大体上有两类：其一是以美国E.B.科普兰（1947）为代表的系统，其次是秦仁昌（1940，1954，1957，1978）为代表的系统。各国学者根据各自所掌握的材料和观点而有所增减或变化。

三．新构想的提出

在植物界中，无论是高等植物还是低等植物，只要是具有世代交替的，都有孢子体和配子体两种植物体。在系统分类中，都要考虑这两种植物的特征，如高等植物中的种子植物，它们的孢子体发达，配子体退化，当他们分为裸子植物和被子植物两大类群时，他们的孢子体和配子体都有明显的不同；同样在配子体发达的苔藓植物中，他们分为苔纲、角苔纲和藓纲3纲，主要是根据配子体的特征，同时与孢子体的特征也相吻合，因此他们的分类都是比较自然的，在秦仁昌教授的蕨类植物分类系统中，把卷柏和石松、苹类和真蕨各放在同一亚门，显然很勉强。总的说来，在绝大多数属的划分上，国际蕨类植物学界分歧性不大,而在科,特别是科以上等级排列还莫衷一是。1940年秦仁昌在将水龙骨科分为33科的同时，提出了5条进化干，即双扇蕨类、桫椤类、蚌壳蕨类和两个绝灭祖先类，表示出各干上科的关系。其后许多学者提出系统树的设想，但由于这些系统树各自根据单方面材料，如印度学者B.K.奈亚尔等主要根据形态解剖方面材料,美国W.H.小瓦格纳等主要根据孢子囊方面材料,意大利的 R.E.G.皮基?塞尔莫利则偏重于染色体的材料等而过于简单化，有的虽有综合考虑，但例证不多，特别是在化石证据不足，生物系统学研究也还没有普遍开展的情况下要提出一个比较自然的系统树，还有待于全世界的共同努力。

四．蕨类植物的主要代表植物

代表植物峨眉耳蕨鳞毛蕨科，多年生草本蕨类，高25~35cm。根状茎短，边同叶柄有疏生鳞征。叶三至四回羽状细裂，末回裂片狭细并仅有小脉1条。分布于云南、贵州、四川，生于海拔800~1500m 处的溪边潮湿岩石或树干上。荷叶铁线蕨铁线蕨科，多年生草本蕨类。高5-20cm。根状茎短而直

立。叶椭园肾形，宽2-6cm，上面深绿色，光滑并有1-3个同环纹，下面疏被棕色的长柔毛，叶缘具圆锯齿，长孢子叶的叶片边缘反卷成假囊群盖。孢子囊群长圆形或短线形，生于叶缘，中国特有变种。仅分布于四川万县，生于海拔约205cm处温暖、湿润和没有荫蔽的岩石表面的薄土上、石缝或草丛中。截基盾蕨水龙骨科，草本蕨类，高约36cm。根状茎长而横走，粗约2.5mm, 稀疏淡棕色鳞片。叶片长卵状三角形，多少下延，全缘，侧脉明显，侧脉间叶肉呈美观的淡黄色绿色宽带状。分布于贵州、广西、湖南、生于阴湿处和林下。连珠蕨水龙骨科，多年生大型附生蕨类，常附生于大树树干上。根茎短，密被长而细的狭条状淡红棕色鳞片，鳞片边缘有纤毛。叶长50-60cm或更长，无柄，中部深羽半裂，裂片边缘全缘且增厚，顶部可育，羽片缢缩几呈小珠状。在中国仅公布于台湾。菲律宾也有分布。鹿角蕨鹿角蕨科，多年生附生草本蕨类。叶二型，基本叶帖生于树干上，能育叶3-5次，不规则叉裂成鹿角状。中国新发现分布的稀有植物。仅分布于云南西南部的盈江，生于海拔210-950m处的热带雨林中，多附生于树干和树枝上。中南半岛也有分布。国家二级保护稀有种。扇蕨水龙骨科，多年生草本蕨类，高达75cm。叶扇形，鸟足状分裂，裂片披针形，中央裂片长10-30cm，两侧渐短，叶背疏生棕色小鳞片，叶柄长30-45cm。中国特有种，分布于西南地区，生于海拔2000-2700cm处的阴湿常绿阔叶林和针阔混交林下或沟谷地段。国家三级保护渐危种。桫椤桫椤科，树形蕨类，高1-6cm,主要高1-3cm，胸径10-20cm。叶片三回羽状深裂，长1-3m，生于茎顶，幼叶拳卷。主要分布于东南和西南地区，生于海拔400-900m处的山沟潮湿地和溪边阳光充足的地方，有时也散生于林缘灌丛中。东南亚和日本南部也有分布。中生代地球上曾广泛分布，现分布区缩小。国家一级保护渐危种。蟹爪叶盾蕨水龙骨科，草本蕨类，高20-45cm。根状茎横走，密生暗褐色鳞片。叶片阔卵形，基部二回深羽裂，裂片狭长披针形，宽0.8-1.5cm，彼此以狭翅相连。仅分布于贵州、四川，生于山谷溪边和灌木下阴湿处。[9]

参考文献：

[1] MIRBEL C F. Histoire naturelle des vegertaux[M].[S.L.] :[S.n.],1802.

[2] SWARTZ O. Synopsis tilicum[M] . [S.L.] :[S.n.],1806.

[3] METTENIUS G H. Filicesbortibotanislipsiensis[M].Leipzig: [S.n.],1856.

[4] MOORE T. Index filicum[M], London:William Pamplin,1857-1862.

[5] ENGLER etPrantl. Die natiirlichenpflanzenfamilien,l(4),abteilung[M].Leipzig: Pteridophyta,Engelmann,1898-1902

[6] PICHI-SERMOLLIRG.The higher taxa of the pteridophyta and their classification[M]//HedbergO.Systematic of today. Araskrift:UppsalaUniv,1958:70-90.

[7] CHINGRC,A systematic arrangement of the Chinese fern families and genera with corresponding names in Chinese [J].ActaPhytotax Sinica,1954,3(1):93,99.

[8] CHINGRC. The Chinese tern families and genera:Systematic arrangement and historical origin [J].ActaPhytotax Sinica,1978.16(#):l.37.

[9] 百度百科

致谢：踉踉跄跄地忙碌了一个月，我的第一篇论文也终将告一段落。点击运行，也基本达到预期的效果，虚荣的成就感在没人的时候也总会冒上心头。但由于能力和时间的关系，总是觉得有很多不尽人意的地方。可是，我又会有点自恋式地安慰自己：做一件事情，不必过于在乎最终的结果，可贵的是过程中的收获。以此语言来安抚我尚没平复的心。

感谢我的老师白学良教授，这篇论文的每点知识都从他那里学来。感谢我的室友们，从遥远的家来到这个陌生的城市里，是你们和我共同维系着彼此之间姐妹般的感情，维系着寝室那份家的融洽。感谢我的爸爸妈妈，焉得谖草，言树之背，养育之恩，无以回报，你们永远健康快乐是我最大的心愿。

在论文即将完成之际，我的心情无法平静，从开始进入课题到论文的顺利完成，有多少可敬的师长、同学、朋友给了我无言的帮助，在这里请接受我诚挚的谢意。

Pteridophyte classification system with new ideas

Wu Shujia 0141122180

(University College of life sciences, biological sciences, Inner Mongolia, Hohhot 010021) Summary: 1940 Years r.c.Qin in the polypodiaceae is divided into 33 section at the same time, proposes 5 evolution, namely two-door, Red Fern, and fern, Cyathea class two extinct ancestor class, said the section on relationships. Many scholars have suggested that ideas of the system tree, but due to the system tree according to ex parte the material, as India scholar B.K. naiyaer primarily on the basis of morphological and anatomical aspects such as materials , United States , W.H. small Wagner based mainly on sporangial aspects

such as materials , Italy R.E.G. Basal · saiermoli emphasis on chromosomal material and oversimplified, although some have considered, but not many examples, especially in the lack of fossil evidence, biosystematics research have yet to be carried out in case you want to come up with a more natural the system tree, still need to be working together around the world.

Keywords: Classification system Qin Renchang staghorn fern plants ferns pteridophyt

决策树算法介绍(DOC)

3.1 分类与决策树概述 3.1.1 分类与预测分类是一种应用非常广泛的数据挖掘技术，应用的例子也很多。例如，根据信用卡支付历史记录，来判断具备哪些特征的用户往往具有良好的信用；根据某种病症的诊断记录，来分析哪些药物组合可以带来良好的治疗效果。这些过程的一个共同特点是：根据数据的某些属性，来估计一个特定属性的值。例如在信用分析案例中，根据用户的“年龄”、“性别”、“收入水平”、“职业”等属性的值，来估计该用户“信用度”属性的值应该取“好”还是“差”，在这个例子中，所研究的属性“信用度”是一个离散属性，它的取值是一个类别值，这种问题在数据挖掘中被称为分类。还有一种问题，例如根据股市交易的历史数据估计下一个交易日的大盘指数，这里所研究的属性“大盘指数”是一个连续属性，它的取值是一个实数。那么这种问题在数据挖掘中被称为预测。总之，当估计的属性值是离散值时，这就是分类；当估计的属性值是连续值时，这就是预测。 3.1.2 决策树的基本原理 1.构建决策树通过一个实际的例子，来了解一些与决策树有关的基本概念。表3-1是一个数据库表，记载着某银行的客户信用记录，属性包括“姓名”、“年龄”、“职业”、“月薪”、......、“信用等级”，每一行是一个客户样本，每一列是一个属性（字段）。这里把这个表记做数据集D。银行需要解决的问题是，根据数据集D，建立一个信用等级分析模型，并根据这个模型，产生一系列规则。当银行在未来的某个时刻收到某个客户的贷款申请时，依据这些规则，可以根据该客户的年龄、职业、月薪等属性，来预测其信用等级，以确定是否提供贷款给该用户。这里的信用等级分析模型，就可以是一棵决策树。在这个案例中，研究的重点是“信用等级”这个属性。给定一个信用等级未知的客户，要根据他/她的其他属性来估计“信用等级”的值是“优”、“良”还是“差”，也就是说，要把这客户划分到信用等级为“优”、“良”、“差”这3个类别的某一类别中去。这里把“信用等级”这个属性称为“类标号属性”。数据集D中“信用等级”属性的全部取值就构成了类别集合：Class={“优”，

朴素贝叶斯分类算法及其MapReduce实现

最近发现很多公司招聘数据挖掘的职位都提到贝叶斯分类，其实我不太清楚他们是要求理解贝叶斯分类算法，还是要求只需要通过工具（SPSS，SAS，Mahout）使用贝叶斯分类算法进行分类。反正不管是需求什么都最好是了解其原理，才能知其然，还知其所以然。我尽量简单的描述贝叶斯定义和分类算法，复杂而有全面的描述参考“数据挖掘：概念与技术”。贝叶斯是一个人，叫（Thomas Bayes），下面这哥们就是。本文介绍了贝叶斯定理，朴素贝叶斯分类算法及其使用MapReduce实现。贝叶斯定理首先了解下贝叶斯定理 P X H P(H) P H X= 是不是有感觉都是符号看起来真复杂，我们根据下图理解贝叶斯定理。这里D是所有顾客（全集），H是购买H商品的顾客，X是购买X商品的顾客。自然X∩H是即购买X又购买H的顾客。 P(X) 指先验概率，指所有顾客中购买X的概率。同理P(H)指的是所有顾客中购买H 的概率，见下式。

X P X= H P H= P(H|X) 指后验概率，在购买X商品的顾客，购买H的概率。同理P(X|H)指的是购买H商品的顾客购买X的概率，见下式。 X∩H P H|X= X∩H P X|H= 将这些公式带入上面贝叶斯定理自然就成立了。朴素贝叶斯分类分类算法有很多，基本上决策树，贝叶斯分类和神经网络是齐名的。朴素贝叶斯分类假定一个属性值对给定分类的影响独立于其他属性值。描述：这里有个例子假定我们有一个顾客X（age = middle，income=high，sex =man）：?年龄（age）取值可以是：小（young），中（middle），大（old） ?收入（income）取值可以是：低（low），中（average），高（high） ?性别（sex）取值可以是：男（man），女（woman）其选择电脑颜色的分类标号H：白色（white），蓝色（blue），粉色（pink）问题：用朴素贝叶斯分类法预测顾客X，选择哪个颜色的分类标号，也就是预测X属于具有最高后验概率的分类。解答： Step 1 也就是说我们要分别计算X选择分类标号为白色（white），蓝色（blue），粉色（pink）的后验概率，然后进行比较取其中最大值。根据贝叶斯定理

中国蕨类植物分类系统(秦仁昌1978)

中国蕨类植物分类系统（秦仁昌1978）蕨类植物门 Pteridophyta Subdivision Lycophytina石松亚门 Order Lycopodiales石松目 Family 1. Huperziaceae石杉科 Genus 1. Huperzia石杉属 2. Phlegmariurus马尾杉属 Family 2. Lycopodiaceae石松科 Genus 1. Lycopodium石松属 2. Diphasiastrum扁枝石松属 3. Palhinhaea灯笼草属 4. Lycopodiella小石松属 5. Lycopodiastrum藤石松属 Order Selaginellales卷柏目 Family 3. Selaginellaceae卷柏科 Genus Selaginella卷柏属 Subdivision Isoephytina 水韭亚门 Order Isoetales 水韭目 Family 4. Isoetaceae水韭科 Genus Isoetes水韭属 Subdivision Sphenophytina 楔叶蕨亚门 Order Equisetales 木贼目 Family 5. Equisetaceae木贼科 Genus 1. Equisetum问荆属 2. Hippochaete木贼属 Subdivision Psilophytina 松叶蕨亚门 Order Psilotales 松叶蕨目 Family 6. Psilotaceae松叶蕨科 Genus Psilotum松叶蕨属 Subdivision Filicophytina 真蕨亚门 Class Eusporangiopsida 厚囊蕨纲 Order Ophioglossales瓶尔小草目 Family 7. Helminthostachyaceae七指蕨科 Genus Helminthostachys七指蕨属 Family 8. Botrychiaceae阴地蕨科 Genus 1. Botrychium小阴地蕨属 2. Botrypus假阴地蕨属 3. Sceptridium阴地蕨属 Family 9. Ophioglossaceae瓶尔小草科 Genus 1. Ophioderma带状瓶尔小草属 2. Ophioglossum瓶尔小草属 Order Marattiales 观音座莲目

药用植物学习题集

药用植物学习题集药用植物学 ? 第一章植物的细胞复习思考题： 1．植物的细胞是由哪几个主要部分组成的 2．质体可分为哪几种各有什么功能 3．淀粉粒有几种类型怎样区别单粒淀粉与复粒淀粉及半复粒淀粉4．草酸钙结晶有几种类型如何区分草酸钙结晶与碳酸钙结晶 5．细胞壁的特化有哪些类型如何区分木质化细胞壁与木栓化细胞壁6．什么叫初生壁、次生壁、胞间层、纹孔、纹孔对、胞间连丝第二章植物的组织复习思考题： 1．什么叫植物的组织可分为几种类型 2．什么叫分生组织其主要特征是什么 3．气孔轴式有哪几种如何确定气孔轴式的类型 4．什么叫周皮周皮与表皮有何不同 5．什么叫气孔气孔与皮孔有何不同 6．腺毛与非腺毛在形态与功能上有什么区别 7．厚角组织与厚壁组织有哪些不同 8．导管有哪几种类型如何鉴别各种类型导管 9．导管与筛管分别存在于植物维管束的什么部位，各有什么功能

10.分泌腺与分泌细胞的形态及存在部位有什么不同 11.什么叫溶生式和裂生式第三章植物的器官第一节根复习思考题： 1．根的外形特征有哪些 2．什么叫定根由它组成的根系叫什么根系哪些植物具有这种根系 3．什么叫不定根由它组成的根系叫什么根系哪些植物具有这种根系 4．根有哪些变态 5．根的初生构造有什么特点 6．什么叫内皮层何谓凯氏点 7．根的次生构造与初生构造相比较有什么区别 8．中药材中所说的“根皮”是指哪些部分 9．根的异常构造有哪些类型第二节茎复习思考题： 1．从外部形态上怎样区分根和茎 2．茎有哪些类型各类型的特点是什么 3．比较块根与块茎、根与根状茎、块茎与小块茎、鳞茎与小鳞茎的区别点。4．解释下列术语：叶轴、合轴分枝、节、皮孔。 5．双子叶植物茎与根的初生构造有何不同 6．双子叶植物木质茎的次生构造有何特点

蕨类植物复习题

第五节“蕨类植物”复习题第五节“蕨类植物”复习题一、名词解释 1.无孢子生殖，无配子生殖 2.小型叶，大型叶，孢子叶，营养叶，同型叶，异型叶 3.厚囊性发育，薄囊性发育二、判断与改错(对者打“+”，错者打“-”) 1.卷柏的孢子叶不具叶舌。( ) 2.石松的叶为小型叶，茎上具毛和鳞片。( ) 3.卷柏的孢子无大小之分，为同型孢子。( ) 4.水韭是大型叶蕨。( ) 5.蕨类植物的茎都为根状茎。( ) 6.蕨类植物的孢子萌发形成配子体，即原叶体。( ) 7.蕨类植物的有性生殖为卵式生殖。( ) 8.在蕨类植物生活史中一般是孢子体占优势，但也有少数种类是配子体占优势。( ) 9.顶枝学说认为石杉类的小型叶起源于茎轴表面的突出体，叶脉是后来发生的。( ) 10.从蕨类植物开始才有了真根。( ) 11.蕨类植物的有性生殖器官仅为颈卵器。( ) 12.蕨类植物的孢子同型或异型。( ) 13.蕨类植物既是高等的孢子植物，又是原始的维管植物。( ) 14.蕨类植物的同型孢子发育的配子体为两性，异型孢子发育的配子体为单性。( ) 15.松叶蕨亚门的植物具假根，而蕨类其它亚门植物的真根多为不定根。( ) 16.蕨类植物的茎除极少数种类(如桫椤科)为木质茎外，其余皆为草质茎。( ) 17.蕨类植物的无性生殖器官为孢子。( ) 18.蕨类植物的叶有大型叶与小型叶、同型叶与异型叶、营养叶与不育叶之分。( ) 19.蕨类植物的叶有单叶、也有复叶。( ) 20.卷柏的大孢子囊萌发形成雌配子体，小孢子囊萌发形成雄配子体。( ) 21.植物界从蕨类植物开始才有了维管系统的分化。( ) 22.蕨类植物的配子体皆呈心脏形。( ) 23.在真蕨亚门植物的叶片(能育叶)背面，一般用肉眼都可看到呈圆形、线形、肾形或其它形状的结构是孢子囊。( ) 24.蕨类植物的主要分类依据是孢子体的形态结构特征，配子体很微小，分类中一般不予采用。( ) 25.蕨类植物的精子皆为多鞭毛，受精过程离不开水。( ) 26.在真蕨亚门中，叶为单叶植物的幼叶拳卷，为复叶植物的幼叶不拳卷。( ) 27.蕨类植物的孢子叶与营养叶形状不相同的为异型叶，形状相同的为同型叶。( ) 28.卷柏的根托为外起源，可视为无叶的枝。( ) 29.真蕨亚门植物的单叶是小型叶，复叶是大型叶。( ) 30.紫萁(Osmunda japonica)的叶为同型叶。( )

贝叶斯分类多实例分析总结

用于运动识别的聚类特征融合方法和装置提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重基于特征组合的步态行为识别方法本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器

基于决策树的分类算法

1 分类的概念及分类器的评判分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。分类可描述如下：输入数据，或称训练集（training set）是一条条记录组成的。每一条记录包含若干条属性（attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（类标签）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：(v1,v2,…,…vn:c)。在这里vi表示字段值，c表示类别。分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性，为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新数据所属的类。注意是预测，而不能肯定。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。对分类器的好坏有三种评价或比较尺度：预测准确度：预测准确度是用得最多的一种比较尺度，特别是对于预测型分类任务，目前公认的方法是10番分层交叉验证法。计算复杂度：计算复杂度依赖于具体的实现细节和硬件环境，在数据挖掘中，由于操作对象是巨量的数据库，因此空间和时间的复杂度问题将是非常重要的一个环节。模型描述的简洁度：对于描述型的分类任务，模型描述越简洁越受欢迎；例如，采用规则表示的分类器构造法就更有用。分类技术有很多，如决策树、贝叶斯网络、神经网络、遗传算法、关联规则等。本文重点是详细讨论决策树中相关算法。

贝叶斯分类算法

最近在面试中，除了基础& 算法& 项目之外，经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法，而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入，故写一个有关聚类& 分类算法的系列文章以作为自己备试之用(尽管貌似已无多大必要，但还是觉得应该写下以备将来常常回顾思考)。行文杂乱，但侥幸若能对读者也起到一定帮助，则幸甚至哉。本分类& 聚类算法系列借鉴和参考了两本书，一本是Tom M.Mitchhell所著的机器学习，一本是数据挖掘导论，这两本书皆分别是机器学习& 数据挖掘领域的开山or杠鼎之作，读者有继续深入下去的兴趣的话，不妨在阅读本文之后，课后细细研读这两本书。除此之外，还参考了网上不少牛人的作品(文末已注明参考文献或链接)，在此，皆一一表示感谢。本分类& 聚类算法系列暂称之为Top 10 Algorithms in Data Mining，其中，各篇分别有以下具体内容： 1. 开篇：决策树学习Decision Tree，与贝叶斯分类算法(含隐马可夫模型HMM)； 2. 第二篇：支持向量机SVM(support vector machine)，与神经网络ANN； 3. 第三篇：待定... 说白了，一年多以前，我在本blog内写过一篇文章，叫做：数据挖掘领域十大经典算法初探(题外话：最初有个出版社的朋友便是因此文找到的我，尽管现在看来，我离出书日期仍是遥遥无期)。现在，我抽取其中几个最值得一写的几个算法每一个都写一遍，以期对其有个大致通透的了解。 OK，全系列任何一篇文章若有任何错误，漏洞，或不妥之处，还请读者们一定要随时不吝赐教& 指正，谢谢各位。基础储备：分类与聚类在讲具体的分类和聚类算法之前，有必要讲一下什么是分类，什么是聚类，都包含哪些具体算法或问题。常见的分类与聚类算法简单来说，自然语言处理中，我们经常提到的文本分类便就是一个分类问题，一般的模式分类方法都可用于文本分类研究。常用的分类算法包括：朴素的贝叶斯分类算法(native Bayesian classifier)、基于支持向量机(SVM)的分类器，k-最近邻法(k-nearest neighbor，

决策树分类算法的时间和性能测试(DOC)

决策树分类算法的时间和性能测试姓名：ls 学号：

目录一、项目要求 (3) 二、基本思想 (3) 三、样本处理 (4) 四、实验及其分析 (9) 1.总时间 (9) 2.分类准确性. (12) 五、结论及不足 (13) 附录 (14)

一、项目要求 (1)设计并实现决策树分类算法（可参考网上很多版本的决策树算法及代码，但算法的基本思想应为以上所给内容）。 (2)使用UCI 的基准测试数据集，测试所实现的决策树分类算法。评价指标包括：总时间、分类准确性等。 (3) 使用UCI Iris Data Set 进行测试。二、基本思想决策树是一个类似于流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性变量上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个叶子节点代表类或分布，树的最顶层节点是根节点。当需要预测一个未知样本的分类值时，基于决策树，沿着该树模型向下追溯，在树的每个节点将该样本的变量值和该节点变量的阈值进行比较，然后选取合适的分支，从而完成分类。决策树能够很容易地转换成分类规则，成为业务规则归纳系统的基础。决策树算法是非常常用的分类算法，是逼近离散目标函数的方法，学习得到的函数以决策树的形式表示。其基本思路是不断选取产生信息增益最大的属性来划分样例集和，构造决策树。信息增益定义为结点与其子结点的信息熵之差。信息熵是香农提出的，用于描述信息不纯度(不稳定性)，其计算公式是 Pi为子集合中不同性(而二元分类即正样例和负样例)的样例的比例。这样信息收益可以定义为样本按照某属性划分时造成熵减少的期望，可以区分训练样本中正负样本的能力，其计算公式是

贝叶斯分类器工作原理

贝叶斯分类器工作原理原理贝叶斯分类器是一种比较有潜力的数据挖掘工具，它本质上是一种分类手段，但是它的优势不仅仅在于高分类准确率，更重要的是，它会通过训练集学习一个因果关系图（有向无环图）。如在医学领域，贝叶斯分类器可以辅助医生判断病情，并给出各症状影响关系，这样医生就可以有重点的分析病情给出更全面的诊断。进一步来说，在面对未知问题的情况下，可以从该因果关系图入手分析，而贝叶斯分类器此时充当的是一种辅助分析问题领域的工具。如果我们能够提出一种准确率很高的分类模型，那么无论是辅助诊疗还是辅助分析的作用都会非常大甚至起主导作用，可见贝叶斯分类器的研究是非常有意义的。与五花八门的贝叶斯分类器构造方法相比，其工作原理就相对简单很多。我们甚至可以把它归结为一个如下所示的公式：其中实例用T{X0，X1，…，Xn-1}表示，类别用C 表示，AXi 表示Xi 的父节点集合。选取其中后验概率最大的c ，即分类结果，可用如下公式表示 () ()()() ()( ) 0011111 00011111 0|,, ,|,,, ,C c |,i i n n n i i X i n n n i i X i P C c X x X x X x P C c P X x A C c P X x X x X x P P X x A C c ---=---========= ===∝===∏∏()() 1 0arg max |A ,i n c C i i X i c P C c P X x C c -∈=====∏

上述公式本质上是由两部分构成的：贝叶斯分类模型和贝叶斯公式。下面介绍贝叶斯分类器工作流程： 1．学习训练集，存储计算条件概率所需的属性组合个数。 2．使用1中存储的数据，计算构造模型所需的互信息和条件互信息。 3．使用2种计算的互信息和条件互信息，按照定义的构造规则，逐步构建出贝叶斯分类模型。 4．传入测试实例 5．根据贝叶斯分类模型的结构和贝叶斯公式计算后验概率分布。6．选取其中后验概率最大的类c，即预测结果。其流程图如下所示：

数据挖掘——决策树分类算法 (2)

贝叶斯分类算法学号：20120311108 学生所在学院：软件工程学院学生姓名：朱建梁任课教师：汤亮教师所在学院：软件工程学院 2015年11月

12软件1班贝叶斯分类算法朱建梁 12软件1班摘要：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇，将首先介绍分类问题，对分类问题进行一个正式的定义。然后，介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后，通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种：朴素贝叶斯分类。关键词：朴素贝叶斯；文本分类 1 贝叶斯分类的基础——贝叶斯定理每次提到贝叶斯定理，我心中的崇敬之情都油然而生，倒不是因为这个定理多高深，而是因为它特别有用。这个定理解决了现实生活里经常遇到的问题：已知某条件概率，如何得到两个事件交换后的概率，也就是在已知P(A|B)的情况下如何求得P(B|A)。这里先解释什么是条件概率： P(A|B)表示事件B已经发生的前提下，事件A发生的概率，叫做事件B发生下事件A的条件概率。其基本求解公式为：P(A|B)=P(AB)/P(B)。贝叶斯定理之所以有用，是因为我们在生活中经常遇到这种情况：我们可以很容易直接得出P(A|B)，P(B|A)则很难直接得出，但我们更关心P(B|A)，贝叶斯定理就为我们打通从P(A|B)获得P(B|A)的道路。下面不加证明地直接给出贝叶斯定理：P(B|A)=P(A|B)P(B)/P(A) 2 朴素贝叶斯分类的原理与流程朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法，叫它朴素贝叶斯分类是因为这种方法的思想真的很朴素，朴素贝叶斯的思想基础是这样的：对于给出的待分类项，求解在此项出现的条件下各个类别出现的概率，哪个最大，就认为此待分类项属于哪个类别。通俗来说，就好比这么个道理，你在街上看到一个黑人，我问你你猜这哥们哪里来的，你十有八九猜非洲。为什么呢？因为黑人中非洲人的比率最高，当然人家也可能是美洲人或亚洲人，但在没有其它可用信息下，我们会选择条件概率最大的类别，这就是朴素贝叶斯的思想基础。朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、X={a1,a2,....am}设为一个待分类项，而每个a为x的一个特征属性。 2、有类别集合c={y1,y2,...,yn} 3、计算p(y1|x),p(y2|x),...,p(yn|x)。 4、如果p(yk|x)=max{p(y1|x),p(y2|x),...,p(yn|x)}，那么现在的关键就是如何计算第3步中的各个条件概率。我们可以这么做： 1、找到一个已知分类的待分类项集合，这个集合叫做训练样本集。 2、统计得到在各类别下各个特征属性的条件概率估计。即p(a1|y1),p(a2|y1),...,p(am|y1);p(a1|y2),p(a2|y2),...,p(am|y2);p(a1|yn),p(a2 |yn),...,p(am|yn);。

蕨类植物复习题

第 1 页共3 页蕨类植物复习题一、名词解释 1、无孢子生殖、无配子生殖 2、小型叶、大型叶、孢子叶、营养叶、同型叶、异型叶 3、厚囊性发育、薄囊性发育二、判断与改错（对者打“+”，错者打“-”） 1、卷柏的孢子叶不具叶舌。（） 2、石松的叶为小型叶，茎上具毛和鳞片。（） 3、卷柏的孢子无大小之分，为同型孢子。（） 4、水韭是大型叶蕨。（） 5、蕨类植物的茎部为根状茎。（） 6、蕨类植物的孢子萌发形成配子体，即原叶体。（） 7、蕨类植物的有性生殖为卵式生殖。（） 8、在蕨类植物生活史中一般是孢子体占优势，但也有少数种类是配子体占优势。（） 9、顶枝学说认为石松类的小型叶起源于茎轴表面的突出体，叶脉是后来发生的。（） 10、从蕨类植物开始才有真根。（） 11、蕨类植物的有性生殖器官仅为颈卵器。（） 12、蕨类植物的孢子同型或异型。（） 13、蕨类植物既是高等的孢子植物，又是原始的维管束植物。（） 14、蕨类植物的同型孢子发育的配子体为两性，异型孢子发育的配子体为单性。（） 15、松叶蕨亚门的植物具假根，而蕨类植物其他亚门的真根多为不定根。（） 16、蕨类植物的茎除极少数种类（如桫椤科）为木质茎外，其余皆为草质茎。（） 17、蕨类植物的无性生殖器官为孢子。（） 18、蕨类植物的叶有大型叶与小型叶、同型叶与异型叶、营养叶与不育叶之分。（） 19、蕨类植物的叶有单叶，也有复叶。（） 20、卷柏的大孢子囊萌发形成雌配子体，小孢子囊萌发形成雄配子体。（） 21、植物界从蕨类植物开始才具有维管系统的分化。（） 22、蕨类植物的配子体皆呈心脏形。（） 23、真蕨亚门植物的叶片（能育叶）背面，一般用肉眼都可以看到呈圆形、线形、肾形或其他形状的结构是孢子囊。（） 24、蕨类植物的主要分类依据是孢子体的形态结构特征，配子体很微小，分类中一般不予采用。（） 25、蕨类植物的精子皆为多鞭毛，受精过程离不开水。（） 26、在真蕨亚门中，叶为单叶植物的幼叶拳卷，为复叶植物的幼叶不拳卷。（） 27、蕨类植物的孢子叶与营养叶形状不同的为异型叶，形状相同的为同型叶。（） 28、卷柏的根托为外起源，可视为无叶的枝。（） 29、真蕨亚门植物的单叶是小型叶，复叶是大型叶。（） 30、紫萁（Osmunda japonica）的叶为同形叶。（）

决策树分类-8页文档资料

基于专家知识的决策树分类概述基于知识的决策树分类是基于遥感影像数据及其他空间数据，通过专家经验总结、简单的数学统计和归纳方法等，获得分类规则并进行遥感分类。分类规则易于理解，分类过程也符合人的认知过程，最大的特点是利用的多源数据。如图1所示，影像+DEM就能区分缓坡和陡坡的植被信息，如果添加其他数据，如区域图、道路图土地利用图等，就能进一步划分出那些是自然生长的植被，那些是公园植被。图1.JPG 图1 专家知识决策树分类器说明图专家知识决策树分类的步骤大体上可分为四步：知识（规则）定义、规则输入、决策树运行和分类后处理。 1.知识（规则）定义规则的定义是讲知识用数学语言表达的过程，可以通过一些算法获取，也可以通过经验总结获得。 2.规则输入

将分类规则录入分类器中，不同的平台有着不同规则录入界面。 3.决策树运行运行分类器或者是算法程序。 4.分类后处理这步骤与监督/非监督分类的分类后处理类似。知识（规则）定义分类规则获取的途径比较灵活，如从经验中获得，坡度小于20度，就认为是缓坡，等等。也可以从样本中利用算法来获取，这里要讲述的就是C4.5算法。利用C4.5算法获取规则可分为以下几个步骤：（1）多元文件的的构建：遥感数据经过几何校正、辐射校正处理后，进行波段运算，得到一些植被指数，连同影像一起输入空间数据库；其他空间数据经过矢量化、格式转换、地理配准，组成一个或多个多波段文件。（2）提取样本，构建样本库：在遥感图像处理软件或者GIS软件支持下，选取合适的图层，采用计算机自动选点、人工解译影像选点等方法采集样本。（3）分类规则挖掘与评价：在样本库的基础上采用适当的数据挖掘方法挖掘分类规则，后基于评价样本集对分类规则进行评价，并对分类规则做出适当的调整和筛选。这里就是C4.5算法。 4.5算法的基本思路基于信息熵来“修枝剪叶”，基本思路如下：从树的根节点处的所有训练样本D0开始，离散化连续条件属性。计算增益比率，取GainRatio（C0）的最大值作为划分点V0，将样本分为两个部分D11和D12。对属性C0的每一个值产生一个分支，分支属性值的相应样本子集被移到新生成的子节点上，如果得到的样本都属于同一个类，那么直接得到叶子结点。相应地将此方法应用于每个子节点上，直到节点的所有样本都分区到某个类中。到达决策树的叶节点的每条路径表示一条分类规则，利用叶列表及指向父结点的指针就可以生成规则表。

朴素贝叶斯分类算法代码实现

朴素贝叶斯分类算法一．贝叶斯分类的原理贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率，利用贝叶斯公式计算出其后验概率，即该对象属于某一类的概率，选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类。也就是说，贝叶斯分类器是最小错误率意义上的优化。贝叶斯分类器是用于分类的贝叶斯网络。该网络中应包含类结点C，其中C 的取值来自于类集合( c1 , c2 , ... , cm)，还包含一组结点X = ( X1 , X2 , ... , Xn)，表示用于分类的特征。对于贝叶斯网络分类器，若某一待分类的样本D，其分类特征值为x = ( x1 , x2 , ... , x n) ，则样本D 属于类别ci 的概率P( C = ci | X1 = x1 , X2 = x 2 , ... , Xn = x n) ，( i = 1 ,2 , ... , m) 应满足下式： P( C = ci | X = x) = Max{ P( C = c1 | X = x) , P( C = c2 | X = x ) , ... , P( C = cm | X = x ) } 贝叶斯公式： P( C = ci | X = x) = P( X = x | C = ci) * P( C = ci) / P( X = x) 其中，P( C = ci) 可由领域专家的经验得到,而P( X = x | C = ci) 和P( X = x) 的计算则较困难。二．贝叶斯伪代码整个算法可以分为两个部分，“建立模型”与“进行预测”，其建立模型的伪代码如下： numAttrValues 等简单的数据从本地数据结构中直接读取构建几个关键的计数表 for(为每一个实例) { for( 每个属性 ){ 为 numClassAndAttr 中当前类，当前属性，当前取值的单元加 1 为 attFrequencies 中当前取值单元加 1 } } 预测的伪代码如下： for(每一个类别){ for(对每个属性 xj){ for(对每个属性 xi){

植物分类学概述

植物系统分类学部分一、生物的分类及分类系统不同的分类系统对生物划分是不同的二界系统包括：植物界、动物界三界系统包括：植物界、动物界、原生生物界四界系统包括：植物界、动物界、原生生物界、原核生物界五界系统包括：植物界、动物界、原生生物界、原核生物界、菌物界（真菌界）六界系统包括：植物界、动物界、原核生物界、原生生物界、菌物界、非胞生物界二界系统由瑞典博物学家林奈（Carolus Linnaeus,1707-1778）在18世纪提出和应用。建立最早，沿用最广、最久。对初学者更适用。二、植物界各类群的已知种数(引自长治学院电子教案) ?藻类植物——3万种； ?菌物植物——10万种； ?地衣植物——0.25万种； ?苔藓植物——2.3万种； ?蕨类植物——1.2万种； ?种子植物——23.5万种三、二界系统中植物界包括的类群：

四、高等植物与低等植物的主要区别：五、植物的分类等级界、门、纲、目、科、属、种每个等级下面还可设亚级单位、族、组等。种下还可设品种、变种、变型等。（例：亚门、亚纲、亚科、亚属、亚种）种是分类的基本单位种内成员有共同的祖先，基本一致的共同遗传基因库，有极相似形态特征生理特征，有一定的自然分布区，没有生殖隔离。藻类菌类地衣苔藓蕨类裸子植物被子植物细菌粘菌真菌低等植物高等植物孢子植物种子植物颈卵器植物维管植物

六、植物命名法规和双名法为了避免一名多物和一物多名造成交流的不便，对植物命名特别作出的国际通用的规定，以法律的形式来保证。国际植物命名法规规定：植物的学名须采用拉丁文或拉丁化的文字，一种植物只能有一个学名，其它非正规的名字作为地方名、俗名等。中名是在中国的某权威植物志等书刊上统一使用了的中国地方名，一种植物的中名也只有一个。拉丁学名包括2个词，属名和种加词，属名为所属的上级单位—属的拉丁名词，种加词是表示此种的某个特征的形容词，或拉丁化了的形容词。正规的种的学名后面还须附上命名人姓名或姓名的缩写。例如：银杏的学名为Ginkgo biloba L.(或Linn.) 稻的学名为Oryza sativa L. 鹅掌楸的学名为Liriodendron chinense (Hemsl.) Sarg. 大白菜的学名为Brassica pekinensis (Lour.) Rupr. 芥菜的学名为Brassica juncea (L.)Czern. et Coss. 属名的第一个字母要大写，种加词的第一个字母要小写，命名人的姓、名的第一个字母都要大写。

决策树分类算法

决策树分类算法决策树是一种用来表示人们为了做出某个决策而进行的一系列判断过程的树形图。决策树方法的基本思想是：利用训练集数据自动地构造决策树，然后根据这个决策树对任意实例进行判定。 1．决策树的组成决策树的基本组成部分有：决策节点、分支和叶，树中每个内部节点表示一个属性上的测试，每个叶节点代表一个类。图1就是一棵典型的决策树。图1 决策树决策树的每个节点的子节点的个数与决策树所使用的算法有关。例如，CART算法得到的决策树每个节点有两个分支，这种树称为二叉树。允许节点含有多于两个子节点的树称为多叉树。下面介绍一个具体的构造决策树的过程，该方法

是以信息论原理为基础，利用信息论中信息增益寻找数据库中具有最大信息量的字段，建立决策树的一个节点，然后再根据字段的不同取值建立树的分支，在每个分支中重复建立树的下层节点和分支。 ID3算法的特点就是在对当前例子集中对象进行分类时，利用求最大熵的方法，找出例子集中信息量（熵）最大的对象属性，用该属性实现对节点的划分，从而构成一棵判定树。首先，假设训练集C 中含有P 类对象的数量为p ，N 类对象的数量为n ，则利用判定树分类训练集中的对象后，任何对象属于类P 的概率为p/(p+n)，属于类N 的概率为n/(p+n)。当用判定树进行分类时，作为消息源“P ”或“N ”有关的判定树，产生这些消息所需的期望信息为： n p n log n p n n p p log n p p )n ,p (I 22++-++- = 如果判定树根的属性A 具有m 个值｛A 1, A 2, …, A m ｝，它将训练集C 划分成｛C 1, C 2, …, C m ｝，其中A i 包括C 中属性A 的值为A i 的那些对象。设C i 包括p i 个类P 对象和n i 个类N 对象，子树C i 所需的期望信息是I(p i , n i )。以属性A 作为树根所要求的期望信息可以通过加权平均得到

算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)

算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks) 2010-09-18 22:50 by EricZhang(T2噬菌体), 2561 visits, 网摘, 收藏, 编辑 2.1、摘要在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级、应用范围更广的一种算法——贝叶斯网络（又称贝叶斯信念网络或信念网络）。 2.2、重新考虑上一篇的例子上一篇文章我们使用朴素贝叶斯分类实现了SNS社区中不真实账号的检测。在那个解决方案中，我做了如下假设： i、真实账号比非真实账号平均具有更大的日志密度、各大的好友密度以及更多的使用真实头像。 ii、日志密度、好友密度和是否使用真实头像在账号真实性给定的条件下是独立的。但是，上述第二条假设很可能并不成立。一般来说，好友密度除了与账号是否真实有关，还与是否有真实头像有关，因为真实的头像会吸引更多人加其为好友。因此，我们为了获取更准确的分类，可以将假设修改如下： i、真实账号比非真实账号平均具有更大的日志密度、各大的好友密度以及更多的使用真实头像。 ii、日志密度与好友密度、日志密度与是否使用真实头像在账号真实性给定的条件下是独立的。 iii、使用真实头像的用户比使用非真实头像的用户平均有更大的好友密度。

药用植物分类部分

第九章药用植物分类概述一、选择题 (一)A型题 1．生物分类的基本单位是( ) A．科 B．纲 C．目D．属 E．种 2．具有形态的变异、地理分布和生态上隔离的植物类群是( ) A．种 B．亚种C、变种 D．变型E．品种 3．能产生孢子的菌丝体称为( ) A．菌核B子实体C．子座D．根状菌索E．孢子囊 4．在蕨类植物的生活史中（） A．孢子体发达B．孢子体退化C．配子体发达 D．孢子体不能独立生活E．配子体不能独立生活 5．蕨类植物的配子体称( ) A．原丝体B．原叶体C．原植体D．外植体E．颈卵器 6．蕨类植物的茎多为( ) A．根茎B．块茎C．球茎D．鳞茎E小块茎 7．裸子植物特征性的化学成分是（） A．生物碱B黄酮类C、树脂D．挥发油E．有机酸 8．天南星和半夏的入药部位是( ) A．根茎B．球茎C．块茎D．鳞茎E．小块茎 9．药材“西红花”是植物的( ) A．雄蕊B．雌蕊 C．花柱D．柱头 E．子房 (三)x型题 1．“种”具有以下特性( ) A．占一定的自然分布区B．为性质稳定的繁殖群体C．具有一定的生态隔离D．具实际或潜在的繁殖能力E．具有一定的季节隔离 2．孢子植物包括( ) A．菌类植物B．蕨类植物C．苔藓植物D．裸子植物E．地衣植物3．菌类植物的共同特征是( ) A无根、茎、叶的分化B．无光合作用色素 C．营养方式是自养的D．营养方式是异养的E．均具有性生殖 4．常见的菌丝组织体有( ) A．子实体B．根状菌索C．子座D．囊果E．菌核

5．苔藓植物的主要特征有( ) A．生活史中配子体占优势B．植物体具有真正的根、茎、叶分化 C．孢子体寄生在配子体上D．生活在潮湿地区E．自养生活 6．裸子植物属于( ) A．低等植物B．维管植物C．颈卵器植物D．孢子植物E．种子植物7．裸子植物体的共同特征有( ) A．多为常绿木本B．木质部具管胞C．叶多针形、线形 D．花单性E．具多胚现象 8．裸子植物的花( ) A．无花被B．单性C．雄蕊聚生成雄球花D．雌蕊心皮包卷形成子房E．胚珠裸露 9．裸子植物的生活史中( ) A．孢于体占优势B．配子体占优势C．配子体极其退化 D．孢子体寄生在配子体上E．配子体寄生在孢于体上 10．被子植物的主要特征为( ) A．具有真正的花B．孢子体高度发达C．胚珠包被在子房内 D．形成果实 E．具双受精现象 11．双子叶植物的主要特征有( ) A．多直根系B．维管束散生C．具网状脉D．花通常为4或5基数E．子叶2枚 12．十字花科植物的主要特征有( ) A．多总状花序B．辐状花冠C．四强雄蕊D．侧膜胎座E．角果13．豆科蝶形花亚科的主要特征是( ) A．常有托叶B．花两侧对称C．旗瓣位于最内方 D．二体雄蕊E．荚果14．伞形科植物的主要特征为( )。 A.常含挥发油 B.茎常中空 C.叶柄基部扩大成鞘状 D.子房下位 E.双悬果15．唇形科的主要特征为( ) A．芳香草本B．茎四棱形C．叶对生D．花柱基生E．4枚小坚果16．菊科的头状花序中小花的类型有( ) A．全为舌状花B．全为管状花C．全为辐状花 D．中央舌状花，周围管状花E．中央管状花，周围舌状花二、填空题 1．植物界分类单位(等级)是_____、_____、_____、_____、_____、_____、_____。2．种是生物分类的基本单位，种以下还有_____、_____、_____三个等级。3．一种植物完整的学名是由_____、_____和_____三部分组成。 4. 高等植物常包括_____、_____、_____。

决策树算法总结

决策树决策树研发二部

目录 1. 算法介绍 (1) 1.1. 分支节点选取 (1) 1.2. 构建树 (3) 1.3. 剪枝 (10) 2. sk-learn 中的使用 (12) 3. sk-learn中源码分析 (13)

1. 算法介绍决策树算法是机器学习中的经典算法之一，既可以作为分类算法，也可以作为回归算法。决策树算法又被发展出很多不同的版本，按照时间上分，目前主要包括，ID3、C4.5和CART版本算法。其中ID3版本的决策树算法是最早出现的，可以用来做分类算法。C4.5是针对ID3的不足出现的优化版本，也用来做分类。CART也是针对 ID3优化出现的，既可以做分类，可以做回归。决策树算法的本质其实很类似我们的if-elseif-else语句，通过条件作为分支依据，最终的数学模型就是一颗树。不过在决策树算法中我们需要重点考虑选取分支条件的理由，以及谁先判断谁后判断，包括最后对过拟合的处理，也就是剪枝。这是我们之前写if语句时不会考虑的问题。决策树算法主要分为以下3个步骤： 1. 分支节点选取 2. 构建树 3. 剪枝 1.1. 分支节点选取分支节点选取，也就是寻找分支节点的最优解。既然要寻找最优，那么必须要有一个衡量标准，也就是需要量化这个优劣性。常用的衡量指标有熵和基尼系数。熵：熵用来表示信息的混乱程度，值越大表示越混乱，包含的信息量也就越多。比如，A班有10个男生1个女生，B班有5个男生5个女生，那么B班的熵值就比A班大，也就是B班信息越混乱。 Entropy = -V p ” 基尼系数：同上，也可以作为信息混乱程度的衡量指标。 Gini = 1 - p： l-L

蕨类植物

蕨类植物一.填空题 1.蕨类植物的叶根据形态不同分为________和________; 根据作用不同又分为________和________。 2.蕨类植物已有________、________、________器官的分化; 组织结构上有________的分化; 生活史中具有两种独立生活的植物体: ________和________。 3.薄囊蕨纲分________、________、________三目。 4.蕨的原叶体是它生活史中的________________________世代, 其染色体倍数为________________________。 5.现代生存的石松亚门植物分为两目, 即________和________。其中________产生同型孢子, ________产生异型孢子。 6.卷柏目与石松目的主要区别点是: 茎的节处生有________, 叶的基部有________, 孢子________。 7.蕨类植物通常分类为________、________、________、________、________五个亚门。 8.人们利用红萍(满江红)作绿肥, 主要是由于它和_________门的__________ 属植物共生, 作用:_____________。 9.真蕨亚门根据(1)________________、(2)___________________、(3)____________________等特征, 分为3个纲: ________________、______________、_______________。 10.蕨植物复叶的第一回分裂的叶片称________, 其上能长出孢子囊的称________。 11.真蕨亚门与其它四个亚门的显著区别是具有________, 叶幼时________; 孢子囊常集聚成________。苹目、槐叶频目与真蕨目的最大区别点是生境为________生, 孢子囊群藏于特化了的________内, 孢子________。 12.真蕨植物孢子囊群通常生在________的________面, 水生蕨类孢子囊群通常生在特化的________内。 13.真蕨纲植物孢子囊群的着生位置和形状是重要的分类学依据, 如: 紫萁的孢子囊群为________, 蕨的孢子囊群为________, 鳞毛蕨的孢子囊群为________。 14.孢子体不经过孢子而产生配子体的现象称________, 配子体不经过配子的结合而直接产生孢子体的现象称________________________。 15.登上陆地的裸蕨植物, 沿着_________、_________和_________三条路线演化出各类蕨类植物。 16.举出三种食用蕨类: _______________________________。二.选择题 1.下列各大植物(名称)的组合中蕨类植物属于哪一组: A. 孢子植物 B. 羊齿植物 C. 孢子植物 D. 羊齿植物高等植物低等植物高等植物高等植物有胚植物有胚植物有胚植物有花植物种子植物隐花植物维管植物孢子植物维管植物颈卵器植物隐花植物颈卵器植物 2.蕨的孢子体世代染色体为2n, 下列结构中哪一个于孢子体世代: A. 原叶体 B. 孢子囊 C. 颈卵器 D. 假根