基于正交线性判别分析的植物分类方法.doc

基于正交线性判别分析的植物分类方法。。,据集进行植物分类试验结果表明该算法对植物分类是有效可行的;;;关键词流形学习线性判别分析正交线性判别分析植物分类Q949A中图分类号文献标识码0517)6611(2012)01)00009)02文章编号AethodofPlantTaxonomyBasedonOthogonaneaDscmnantAnayssAgothmMrlLiririililriZHANGShan-al(SIASInternationalUniversity,ZhengzhouUniversity,Zhengzhou,Henan451150)AbstractAtfirst,thewithin-scatterandbetween-scatteratmricesarecalculatedrespectively,andthe‘minus’formobjectivefunctionisob-tained,Secondly,theprojectionmatrixisobtainedbycalculatingtheeigenvector,Finally,theplanttaxonomyexperimentifcarriedoutbasedonrealplantleafdatabase,ResultsshowthattherpoposedmethodiseffectiveandfeasibleforplanttaxonomyKeywordsManifoldlearning;Lineardiscriminantanalysis(LDA);Orthogonallineardiscriminantanalysis(OLDA);Planttaxonomy,(1):,植物是人类赖以生存和发展的重要物质资源在水土保为了克服小样本问题将式改写为差的形式T、。J″(w)=w持荒漠抑制和气候改善等方面起至关重要的作用随着人)βS)wbwTT(S,类生产活动日益增加人类赖以生存的生态环境不断遭到破s,t,wXXw=nI,(3),1)2,T,。,坏很多植物物种濒临灭绝因此保护植物物种显得w,w,…,w,ww=为了得到一组正交基向量即使得12dd1TT,,越来越重要而保护植物物种首先要认识植物对植物物种w=…=ww=0。L=S)S,(3)w令β则式改写为d2dd)1bwT。、、、,进行分类相对于植物的根茎花果和皮而言基于叶片maxt{rwLw}(4)TTT、、图像的植物物种识别与分类研究是一种最直接简单有效w,wXXw=n,wLw对于任意的将其归一化为使得TT。和代价最小的手段国内外已有很多基于叶片图像的植物wXXw,(4)与之比保持不变则式的最大化问题转换为带,3)13,TTT,物种分类与识别方法和技术但由于实际植物叶片图像wXXw=nwLw。约束条件的最大化问题,的复杂性使很多算法的识别效果不能满足植物物种自动化wwLw=对应的最大特征值的特征假设为特征问题λ1T)1。,分类的要求而流行学习是一种有效的维数约简方法已广,w)L(XX向量则为矩阵对应的最大特征值的特征向1,14)16,。(LDA)泛应用于模式识别中线性判别分析是一种经d。,量为了得到第个正交基向量最大化下面有约束条件的、,LDA,典有效的维数约简方法但是非正交的即判别向量:目标函数T,,是线性非独立性的很难估