Iris数据分类实验报告

一．实验目的

通过对Iris 数据进行测试分析，了解正态分布的监督参数估计方法，并利用最大似然估计对3类数据分别进行参数估计。在得到估计参数的基础下，了解贝叶斯决策理论，并利用基于最小错误率的贝叶斯决策对3类数据两两进行分类。

二．实验原理

Iris data set ，也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。其数据集包含了150个样本，都属于鸢尾属下的三个亚属，分别是山鸢尾 (Iris setosa)，变色鸢尾(Iris versicolor)和维吉尼亚鸢尾(Iris virginica)。四个特征被用作样本的定量分析，分别是花萼和花瓣的长度和宽度。实验中所用的数据集已经分为三类，第一组为山鸢尾数据，第二组为变色鸢尾数据，第三组为维吉尼亚鸢尾数据。 1.参数估计

不同亚属的鸢尾花数据的4个特征组成的4维特征向量1234(,,,)T x x x x x =服从于不同的4维正态分布。

以第一组为例，该类下的数据的特征向量1234(,,,)T x x x x x =服从于4维均值列向量

1μ，44?维协方差矩阵1∑的4元正态分布。其概率密度函数为如下：

111112

2

1

11

()exp(()())2

(2)

T d p x x x μμπ-=

--∑-∑

参数估计既是对获得的该类下的山鸢尾数据样本，通过最大似然估计获得均值向量1μ，以及协方差矩阵1∑。对于多元正态分布，其最大似然估计公式如下：

111N k k x N μ∧

==∑ 1111

1()()N

T k k k x x N μμ∧∧∧=∑=--∑

其中N 为样本个数，本实验中样本个数选为15，由此公式，完成参数估计。得到山鸢尾类

别的条件概率密度

1111112

2

1

11

()exp(()())2

(2)

T d p x x x ωμμπ-=

--∑-∑

同理可得变色鸢尾类别的条件概率密度2()p x ω，以及维吉尼亚鸢尾类别的条件概率密度

3()p x ω

2.基于最小错误率的贝叶斯决策的两两分类

在以分为3类的数据中各取15个样本，进行参数估计，分别得到3类的类条件概率密度。以第一组和第二组数据为例，对这两组数据进行分类。因为两类的训练样本均为15个，且两类花在自然界所占比例近似，所以两类的状态先验概率1()P ω，2()P ω均设为0.5。且由上一步参数估计已经得到两类的类条件概率密度1()p x ω，2()p x ω。利用贝叶斯公式

1111122(|)()

(|)(|)()(|)()

p x P P x p x P p x P ωωωωωωω=

+

得到类别1ω的状态后验概率。对于两类问题，12(|)(|)1P x P x ωω+= 。基于最小错误率的贝叶斯决策规则为：若12(|)(|)P x P x ωω>，即1(|)0.5P x ω>，则将特征向量x 分为第一类，否则将特征向量x 分为第二类。

三．实验过程 1.参数估计

从三类数据中分别随机选取15个数据作为样本，对每类所属的正态分布进行参数估计。随机样本选择结果如图1：

图1. 进行参数估计的样本序号

该实验中，样本序号随机选择，所以每次试验结果不相同，这里仅显示出一次实验的结果。按照随机选择的序号将每类的样本从原每组数据中取出，按照实验原理中的多元正态分布参数的最大似然估计公式，分别对每类的均值向量及协方差矩阵进行估计计算。

111N k k x N μ∧

==∑ 11111()()N

T k k k x x N μμ∧∧∧=∑=--∑

对三类数据分布参数的估计结果如图2所示

图2.三类数据的参数估计结果

由参数估计结果得到，每一类所选的15个样本，基本可以表现出该类数据的分布特性。样本数据越多，估计效果越好。

2.基于最小错误率的贝叶斯决策的两两分类

得到三类的分布参数估计值，即得到了三类的类条件概率密度

1111112

2

1

11

()exp(()())2(2)

T d p x x x ωμμπ-=

--∑-∑

1222212

2

2

11

()exp(()())2(2)

T d p x x x ωμμπ-=

--∑-∑

1333312

2

3

11

()exp(()())2

(2)

T d p x x x ωμμπ-=

--∑-∑

对第一组与第二组数据进行分类，基于最小错误率的贝叶斯分类准则如下

1111122(|)()

(|)(|)()(|)()

p x P P x p x P p x P ωωωωωωω=

+

在该实验中，我们设1()P ω，2()P ω均为0.5，所以只需计算

1112(|)

(|)(|)(|)

p x P x p x p x ωωωω=

+

第一组与第二组数据各随机选取了15个样本进行参数估计，我们对两组数据中剩余的70个数据进行分类，结果如图3所示

图3.第一组与第二组剩余数据的分类结果

图3中，每一行为一被分类数据，总数为70。因为一页无法全部显示，分两页进行显示。每一行的前4列为待分类数据的4个特征，第5列表示该数据在原始数据中的位置，第6列为计算得到的待分类数据属于第一类的后验概率，第7列为待分类数据的分类结果。由结果可以看到，第一组中剩余的35个数（即上图中前35行数据，其在原数据的位置均在50以内）计算得到的属于第一类的类条件概率密度远大于属于第二类的类条件概率密度，所以由贝叶斯公式可得，其属于第一类的后验概率近似为1。第二组中剩余的35个数（即上图中后35行数据，其在原数据的位置均在51到100之间）计算得到的属于第一类的类条件概率密度远小于属于第二类的类条件概率密度，所以由贝叶斯公式可得，其属于第一类的后验

概率均很小，近似为0。由结果可得，第一组数据与第二组数据其类条件概率密度基本上无重叠部分，所以两类数据基本上完全可分。

同理，对第一组与第三组剩余70个数据进行分类，结果如图4

.

图4. 第一组与第三组剩余数据分类结果与之前分析类似，第一组与第三组数据基本上完全可分。

对第二组和第三组剩余70个数据进行分类，结果如图5

图5.第二组与第三组剩余数据分类结果

上图中第6列为计算得到的属于第2类的后验概率。观察第14，23个数据分类结果，第14，23个数据在原始数据中分别在71，84，说明这两个数据应属于第二组，但计算出的属于第二类的后验概率为0.0156，0.0954，均小于0.5，所以将这两个数据错分为第3类。观察这两个数据可得，这两个数据在某些特征与其他属于第二组的数据有明显差异，但与第三组数据差异不大，所以将其错分为了第三类。观察第57，59，60个数据分类结果，这三个数据在原始数据中均属于第三类，计算得到的属于第二类的后验概率分别为0.5811，0.9865，0.8322，均大于0.5，所以将其分为了第二类，观察期特征，与第三组其他数据有明显差异，

而与第二组数据差异不大，所以将其错分为第二类。由上述结果可得，第二组与第三组中的某些数据会有变异，造成两组数据不能完全可分。

实验动物的分级

．实验动物分级及其标准 根据实验动物微生物控制标准，可将实验动物分为四级： 一级普通动物（CV），系指微生物不受特殊控制的一般动物。要求排除人兽共患病的病原体和积少数的实验动物烈性传染病的病原体。为防止传染病，在实验动物饲养和繁殖时，要采取一定的措施，应保证其用于测试的结果具有反应的重现性（即无论不同的操作人员，在不同的时间，用同一品系的动物按规定的实验规程所做的实验，都能获得几乎相同的结果）。 二级清洁动物（CL），要求排除人兽共患病及动物主要传染病的病原体。 三级无特殊病原体动物（SPF），要求到二级外，还要排除一些规定的病原体。其除菌与灭菌的方法，可使用高效空气过滤器除菌法、紫外线灭菌法、三甘醇蒸气喷雾法及氯化锂水溶液喷雾法。 四级无菌动物（GF）或悉生动物（GN）。无菌动物要求不带有任何用现有方法可检出的微生物。悉生动物要求在无菌动物体上植入一种或数种已知的微生物。 在病理学检查上，四类实验动物也有不同的病理检查标准。 一级外观健康，主要器官不应有病灶。 二级除一级指标外，显微镜检查无二级微生物病原的病变。 三级无特殊病原体动物。无二、三级微生物病原的病变。 四级不含二、三级微生物病原的病变，脾、淋巴结是无菌动物组织学结构。 综合上述，对不同级别的实验动物在动物房设计上和管理上则有不同的要求。 无菌、已知菌以及无特殊病原体动物都需要在无菌或尽可能无菌的环境里饲养，这种环境，目前国际上通用称为屏障环境，即用一道屏障把动物与周围污染的环境隔开，就如胎鼠在母鼠子宫内一样。这种环境从控制微生物的角度分为隔离系统、屏障系统、半屏障系统、开放系统和层流架系统等五大类。 A 隔离系统 是在带有操作手套的容器中饲养动物的系统，用于饲养无菌动物和栖生动物。内部保持按微生物要求的100级的洁净度，但其设置的房间及操作人员不必按无菌室考虑。 B 屏障系统 把10000~100000级左右的无菌洁净室作为饲养室，主要用于无特殊病原体动物的长期饲养和繁殖。入室施行严格管理，如淋浴、换贴身衣服等。 C 半屏障系统

数据挖掘实验报告资料

大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日

摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度

1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)

1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。

大数据挖掘weka大数据分类实验报告材料

一、实验目的 使用数据挖掘中的分类算法，对数据集进行分类训练并测试。应用不同的分类算法，比较他们之间的不同。与此同时了解Weka平台的基本功能与使用方法。 二、实验环境 实验采用Weka 平台，数据使用Weka安装目录下data文件夹下的默认数据集iris.arff。 Weka是怀卡托智能分析系统的缩写，该系统由新西兰怀卡托大学开发。Weka使用Java 写成的，并且限制在GNU通用公共证书的条件下发布。它可以运行于几乎所有操作平台，是一款免费的，非商业化的机器学习以及数据挖掘软件。Weka提供了一个统一界面，可结合预处理以及后处理方法，将许多不同的学习算法应用于任何所给的数据集，并评估由不同的学习方案所得出的结果。 三、数据预处理 Weka平台支持ARFF格式和CSV格式的数据。由于本次使用平台自带的ARFF格式数据，所以不存在格式转换的过程。实验所用的ARFF格式数据集如图1所示 图1 ARFF格式数据集(iris.arff)

对于iris数据集，它包含了150个实例（每个分类包含50个实例），共有sepal length、sepal width、petal length、petal width和class五种属性。期中前四种属性为数值类型，class属性为分类属性，表示实例所对应的的类别。该数据集中的全部实例共可分为三类：Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。 实验数据集中所有的数据都是实验所需的，因此不存在属性筛选的问题。若所采用的数据集中存在大量的与实验无关的属性，则需要使用weka平台的Filter(过滤器)实现属性的筛选。 实验所需的训练集和测试集均为iris.arff。 四、实验过程及结果 应用iris数据集，分别采用LibSVM、C4.5决策树分类器和朴素贝叶斯分类器进行测试和评价，分别在训练数据上训练出分类模型，找出各个模型最优的参数值，并对三个模型进行全面评价比较，得到一个最好的分类模型以及该模型所有设置的最优参数。最后使用这些参数以及训练集和校验集数据一起构造出一个最优分类器，并利用该分类器对测试数据进行预测。 1、LibSVM分类 Weka 平台内部没有集成libSVM分类器，要使用该分类器，需要下载libsvm.jar并导入到Weka中。 用“Explorer”打开数据集“iris.arff”，并在Explorer中将功能面板切换到“Classify”。点“Choose”按钮选择“functions(weka.classifiers.functions.LibSVM)”，选择LibSVM分类算法。 在Test Options 面板中选择Cross-Validatioin folds=10，即十折交叉验证。然后点击“start”按钮：

实验动物的等级划分及实验动物房的设计规范

实验动物的等级划分及实验动物房的设计规范公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]

【特殊实验室】实验动物的等级划分及实验动物房的设计规范 一、实验动物的分类 实验室根据实验动物微生物控制标准，可将实验动物分为四级，分别是普通动物、清洁动物、无特殊病原体动物、无菌或栖生动物。 一级普通动物（CV），系指微生物不受特殊控制的一般动物。要求排除人兽共患病的病原体和极少数的实验动物烈性传染病的病原体。为防止传染病，在实验动物饲养和繁殖时，要采取一定的措施，应保证其用于测试的结果具有反应的重现性（即无论不同的操作人员，在不同的时间，用同一品系的动物按规定的实验规程所做的实验，都能获得几乎相同的结果）。 二级清洁动物（CL），要求排除人兽共患病及动物主要传染病的病原体。 三级无特殊病原体动物（SPF），要求到二级外，还要排除一些规定的病原体。其除菌与灭菌的方法，可使用高效空气过滤器除菌法、紫外线灭菌法、三甘醇蒸气喷雾法及氯化锂水溶液喷雾法。 四级无菌动物（GF）或栖生动物（GN），无菌动物要求不带有任何用现有方法可检出的微生物。栖生动物要求在无菌动物体上植入一种或数种已知的微生物。 二、四类实验动物的病理检查标准 在病理学检查上，四类实验动物也有不同的病理检查标准。 一级外观健康，主要器官不应有病灶。 二级除一级指标外，显微镜检查无二级微生物病原的病变。 三级无特殊病原体动物。无二、三级微生物病原的病变。 四级不含二、三级微生物病原的病变，脾、淋巴结是无菌动物组织学结构。三、动物房设计管理上的要求 对不同级别的实验动物在动物房设计上和管理上则有不同的要求。 无菌、已知菌以及无特殊病原体动物都需要在无菌或尽可能无菌的环境里饲养，这种环境，目前国际上通用称为屏障环境，即用一道屏障把动物与周围污染的环境隔开，就如胎鼠在母鼠子宫内一样。这种环境从控制微生物的角度分为隔离系统、屏障系统、半屏障系统、开放系统和层流架系统等五大类。 A隔离系统 是在带有操作手套的容器中饲养动物的系统，用于饲养无菌动物和栖生动物。内部保持按微生物要求的100级的洁净度，但其设置的房间及操作人员不必按无菌室考虑。 B屏障系统

模式识别第二次上机实验报告

北京科技大学计算机与通信工程学院 模式分类第二次上机实验报告 姓名：XXXXXX 学号：00000000 班级：电信11 时间：2014-04-16

一、实验目的 1．掌握支持向量机（SVM）的原理、核函数类型选择以及核参数选择原则等； 二、实验内容 2.准备好数据，首先要把数据转换成Libsvm软件包要求的数据格式为： label index1:value1 index2:value2 ... 其中对于分类来说label为类标识，指定数据的种类；对于回归来说label为目标值。（我主要要用到回归） Index是从1开始的自然数，value是每一维的特征值。 该过程可以自己使用excel或者编写程序来完成，也可以使用网络上的FormatDataLibsvm.xls来完成。FormatDataLibsvm.xls使用说明： 先将数据按照下列格式存放（注意label放最后面）： value1 value2 label value1 value2 label 然后将以上数据粘贴到FormatDataLibsvm.xls中的最左上角单元格，接着工具->宏执行行FormatDataToLibsvm宏。就可以得到libsvm要求的数据格式。将该数据存放到文本文件中进行下一步的处理。 3.对数据进行归一化。 该过程要用到libsvm软件包中的svm-scale.exe Svm-scale用法： 用法：svmscale [-l lower] [-u upper] [-y y_lower y_upper] [-s save_filename] [-r restore_filename] filename （缺省值：lower = -1，upper = 1，没有对y进行缩放）其中，-l：数据下限标记；lower：缩放后数据下限；-u：数据上限标记；upper：缩放后数据上限；-y：是否对目标值同时进行缩放；y_lower为下限值，y_upper为上限值；（回归需要对目标进行缩放，因此该参数可以设定为–y -1 1 ）-s save_filename：表示将缩放的规则保存为文件save_filename；-r restore_filename：表示将缩放规则文件restore_filename载入后按此缩放；filename：待缩放的数据文件（要求满足前面所述的格式）。缩放规则文件可以用文本浏览器打开，看到其格式为： y lower upper min max x lower upper index1 min1 max1 index2 min2 max2 其中的lower 与upper 与使用时所设置的lower 与upper 含义相同；index 表示特征序号；min 转换前该特征的最小值；max 转换前该特征的最大值。数据集的缩放结果在此情况下通过DOS窗口输出，当然也可以通过DOS的文件重定向符号“>”将结果另存为指定的文件。该文件中的参数可用于最后面对目标值的反归一化。反归一化的公式为： （Value-lower）*（max-min）/(upper - lower)+lower 其中value为归一化后的值，其他参数与前面介绍的相同。 建议将训练数据集与测试数据集放在同一个文本文件中一起归一化，然后再将归一化结果分成训练集和测试集。 4.训练数据，生成模型。 用法：svmtrain [options] training_set_file [model_file] 其中，options（操作参数）：可用的选项即表示的涵义如下所示-s svm类型：设置SVM 类型，默

贝叶斯实验报告

HUNAN UNIVERSITY 人工智能实验报告 题目实验三：分类算法实验 学生姓名匿名 学生学号2013080702xx 专业班级智能科学与技术1302班 指导老师袁进 一．实验目的 1.了解朴素贝叶斯算法的基本原理； 2.能够使用朴素贝叶斯算法对数据进行分类 3.了解最小错误概率贝叶斯分类器和最小风险概率贝叶斯分类器 4.学会对于分类器的性能评估方法 二、实验的硬件、软件平台 硬件：计算机 软件：操作系统：WINDOWS 10 应用软件：C,Java或者Matlab 相关知识点: 贝叶斯定理： 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：

贝叶斯定理打通了从P(A|B)获得P(B|A)的道路。 直接给出贝叶斯定理： 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。 朴素贝叶斯分类的正式定义如下： 1、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。 3、计算。 4、如果，则。 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 3、如果各个特征属性是条件独立的，则根据贝叶斯定理有如下推导： 因为分母对于所有类别为常数，因为我们只要将分子最大化皆可。又因为各特征属性是条件独立的，所以有：

实验动物的等级划分及实验动物房的设计规范

——您身边的实验室工程专家【特殊实验室】实验动物的等级划分及实验动物房的设计规范 一、实验动物的分类 实验室根据实验动物微生物控制标准，可将实验动物分为四级，分别是普通动物、清洁动物、无特殊病原体动物、无菌或栖生动物。 一级普通动物（CV），系指微生物不受特殊控制的一般动物。要求排除人兽共患病的病原体和极少数的实验动物烈性传染病的病原体。为防止传染病，在实验动物饲养和繁殖时，要采取一定的措施，应保证其用于测试的结果具有反应的重现性（即无论不同的操作人员，在不同的时间，用同一品系的动物按规定的实验规程所做的实验，都能获得几乎相同的结果）。二级清洁动物（CL），要求排除人兽共患病及动物主要传染病的病原体。 三级无特殊病原体动物（SPF），要求到二级外，还要排除一些规定的病原体。其除菌与灭菌的方法，可使用高效空气过滤器除菌法、紫外线灭菌法、三甘醇蒸气喷雾法及氯化锂水溶液喷雾法。 四级无菌动物（GF）或栖生动物（GN），无菌动物要求不带有任何用现有方法可检出的微生物。栖生动物要求在无菌动物体上植入一种或数种已知的微生物。 二、四类实验动物的病理检查标准 在病理学检查上，四类实验动物也有不同的病理检查标准。 一级外观健康，主要器官不应有病灶。 二级除一级指标外，显微镜检查无二级微生物病原的病变。 三级无特殊病原体动物。无二、三级微生物病原的病变。 四级不含二、三级微生物病原的病变，脾、淋巴结是无菌动物组织学结构。 三、动物房设计管理上的要求 对不同级别的实验动物在动物房设计上和管理上则有不同的要求。 无菌、已知菌以及无特殊病原体动物都需要在无菌或尽可能无菌的环境里饲养，这种环境，目前国际上通用称为屏障环境，即用一道屏障把动物与周围污染的环境隔开，就如胎鼠在母鼠子宫内一样。这种环境从控制微生物的角度分为隔离系统、屏障系统、半屏障系统、开放系统和层流架系统等五大类。 A隔离系统 是在带有操作手套的容器中饲养动物的系统，用于饲养无菌动物和栖生动物。内部保持按微生物要求的100级的洁净度，但其设置的房间及操作人员不必按无菌室考虑。 B屏障系统 把10000～100000级左右的无菌洁净室作为饲养室，主要用于无特殊病原体动物的长期饲养和繁殖。入室施行严格管理，如淋浴、换贴身衣服等。

监督分类实验报告

实验报告题目：监督分类 姓名： 学号： 日期：

一、实验目的 理解计算机图像分类的基本原理以及监督分类的过程，运用ERDAS软件达到能熟练地对遥感图像进行监督分类的目的。 二、监督分类原理 监督分类（supervised classification）又称训练场地法，是以建立统计识别函数为理论基础，依据典型样本训练方法进行分类的技术。即根据已知训练区提供的样本，通过选择特征参数，求出特征参数作为决策规则，建立判别函数以对各待分类影像进行的图像分类，是模式识别的一种方法。要求训练区域具有典型性和代表性。判别准则若满足分类精度要求，则此准则成立；反之，需重新建立分类的决策规则，直至满足分类精度要求为止。 1）平行六面体法 在多波段遥感图像分类过程中，对于被分类的每一个类别，在各个波段维上都要选取一个变差范围的识别窗口，形成一个平行六面体，如果有多个类别，则形成多个平行六边形，所有属于各个类别的多维空间点也分别落入各自的多维平行六面体空间。 2）最小距离法 使用了每个感兴趣区的均值矢量来计算每个未知象元到每一类均值矢量的欧氏距离，除非用户指定了标准差和距离的阈值，否则所有象元都将分类到感兴趣区中最接近的那一类。 3）最大似然法 假定每个波段中的每类的统计都呈现正态分布，并将计算出给定象元都被归到概率最大的哪一类里。 4）马氏距离法 是一个方向灵敏的距离分类器，分类时将使用到统计信息，与最大似然法有些类似，但是她假定了所有类的协方差都相等，所以它是一种较快的分类方法。 三、实验步骤及结果 1、定义分类模板

定义分类模板包括分类模板的生成、管理、评价和编辑等，功能主要由分类模板编辑器（Signature Editor）完成，具体步骤包括： 1）打开需要分类的影像 本实验所处理的遥感图像打开如下图所示。 图1 原始遥感图像 2）打开分类模板编辑器 3）调整属性文字 在分类编辑窗口中的分类属性表中有很多字段，可以对不需要的字段进行调整。 4）选取样本 基于先验知识，需要对遥感图像选取训练样本，包括产生AOI、合并、命名，从而建立样本。考虑到同类地物颜色的差异，因此在采样过程中对每一地类的采样点（即AOI）不少于10个。选取样本包括产生AOI和建立分类模板两个步骤。 （1）产生AOI的方法有很多种，本实验采用应用查询光标扩展方法。 （2）建立分类模板 ①在分类模板编辑窗口，单击按钮，将多边形AOI区域加载到分类模板属性表中。在同样颜色的区域多绘制一些AOI，分别加载到分类模板属性表中。本实验中每一颜色

病原微生物的分类与风险分级

病原微生物的分类与风 险分级 Pleasure Group Office【T985AB-B866SYT-B182C-BS682T-STT18】

附件1 病原微生物的分类与风险分级 病原微生物的分类与风险分级 病原微生物是指能够使人或者动物致病的微生物。根据病原微生物的传染性、感染后对个体或者群体的危害程度，将病原微生物分为4类，相应风险等级为I级~IV级。 第一类病原微生物，是指能够引起人类或者动物患非常严重疾病的微生物，以及我国尚未发现或者已经宣布消灭的微生物。相应的风险等级为IV级(个体高风险，群体高风险)，即容易直接或间接或因偶然接触在人与人、动物与人、人与动物、动物与动物间传播，一般为不能治愈的病原体(如Smallpox virus)。 第二类病原微生物，是指能够引起人类或者动物患严重疾病，比较容易直接或者间接在人与人、动物与人、动物与动物问传播的微生物。相应的风险等级为Ⅲ级(个体高风险，群体低风险)，即通常不能因偶然接触而在个体间传播，或能使用抗生素、抗寄生虫药治疗的病原体(如Salmonellatyphi、prion)。 第三类病原微生物，是指能够引起人类或者动物疾病，但一般情况下对人、动物或者环境不构成严重危害，传播风险有限，实验室感染后很少引起严重疾病，并且具备有效治疗和预防措施的微生物。相应的风险等级为Ⅱ级(个体中风险，群体有限风险)，一般情况下对健康工作者、群体、家畜或环境不构成严重危险的病原体。实验室暴露很少引起致严重性疾病的感染，具备有效治疗和预防措施，并且传播风险有限。 第四类病原微生物，是指在通常情况下不会引起人类或者动物疾病的微生物。相应的风险等级为I级(个体低风险，群体低风险)，即不会使健康工作者或动物致病的微生物(如细菌、真菌、病毒)和寄生虫等(如非致病性生物因子)。其中第一类、第二类病原微生物统称为高致病性病原微生物。

简单实用动物分类表

简单实用动物分类表 （大连理工大学王栋整理） 2013年11月5日 按照动物的外在形态和内在结构相似相亲的原则进行分类。思考一下，这表是怎么做出来的？向动物学家表示致敬和感谢。 共性个性由此表再一次想一想分类的事情，看来由个性总结共性是个有难度的事情

按照大概的历史发生顺序的路线进行分类表达，注意分类特征的共性和个性之间的依据和联系。 （分类的所属，不同学者观点也不尽相同，故不同的资料对物种的所属常常不同，经常会发生归属的调整变化，目前动物分类比植物分类困难，可能是动物的变异很急速多样，组织器官研究困难，生理机能复杂等因素造成的吧？即使如此，我们也很感谢那些动物分类的人们。动物分类的一个好处是起码可让我们吃得更明白些。到动物园游览得更快乐些） I. 原生动物门 一个细胞构成 1.鞭毛虫纲：动鞭亚纲、植鞭亚纲 2.肉足虫纲：变形虫，痢疾 3.孢子虫纲 II 海绵动物门 1.普通海绵纲： III 腔肠动物门 在进化上居重要地位，首先出现了胚层分化。身体辐射对称，有简单的组织分化，其中上皮组织占优势。基本形态有水螅型和水母型。 1.水螅纲：桃花水母 2.钵水母纲：海蜇 3.珊瑚虫纲：红珊瑚、海葵 IV.原腔动物门 1.线虫纲：蛔虫、线虫 2.轮虫纲：轮虫 V环节动物门 1.多毛纲：沙蚕 2.寡毛纲：蚯蚓 3.蛭纲：蚂蝗 VI 软体动物门 物种类繁多，生活范围极广，海水、淡水和陆地均有产。已记载130000多种，仅次于节肢动物，为动物界的第二大门。 1.无板纲：蛏子 2.单板纲：绝大多数为化石，鲍鱼 3.多板纲： 4.掘足纲：角贝 5.双壳纲：河蚌、牡蛎、贻贝 6.腹足纲：蜗牛、田螺 7.头足纲：乌贼、章鱼 VII 节肢动物门（外骨内肉） 1.甲壳纲：（分类很复杂，用途很广泛，研究利益大） 1.1软甲亚纲 1.1.1等足目：卷甲虫

实验报告格式

《客户关系管理》课程实验实训报告

集团、卢森堡剑桥集团、亚洲创业投资基金（原名软银中国创业基金）共同投资成立。 当当网成立于1999年11月，以图书零售起家，已发展成为领先的在线零售商：中国最大图书零售商、高速增长的百货业务和第三方招商平台。当当网致力于为用户提供一流的一站式购物体验，在线销售的商品包括图书音像、服装、孕婴童、家居、美妆和3C数码等几十个大类，在库图书超过90万种，百货超过105万种。当当网的注册用户遍及全国32个省、市、自治区和直辖市。注册用户遍及全国32个省、市、自治区和直辖市。当当网于美国时间2010年12月8日在纽约证券交易所正式挂牌上市，是中国第一家完全基于线上业务、在美国上市的B2C网上商城。 当当网于2010年12月8日在纽约证券交易所正式挂牌上市，是中国第一家完全基于线上业务、在美国上市的B2C网上商城。2012年，当当网的活跃用户数达到1570万，订单数达到5420万。 2014年2月28日，当当和1号店已经签订合作协议，当当将在1号店销售图书，1号店将在当当平台上销售食品和日用百货。 公司创建： 当当网由李国庆和俞渝创立，李国庆先生任当当网CEO，俞渝女士目任当当网董事长。二人是夫妻，联手创业，早已在业内传为佳话。 李国庆毕业于北大，两次创业，均以出版为主体。在图书出版领域摸爬滚打了10年，很了解中国传统的图书出版和发行方面的所有环节。俞渝是纽约大学学金融MBA毕业的，在华尔街做融资，有过几个很成功的案例。她在美国生活了整整10年，投资者非常信任她，又有共同语言。 1996年，李国庆和俞渝邂逅，然后在纽约结婚，当当的故事也就开了头。两人从谈恋爱开始，就经常一起思考，一起聊亚马逊的商业模型与传统贸易手段的根本区别。后来夫妇俩常探讨在图书这个行业中间赚钱最关键的环节是什么，有着多年图书出版运营经验的李国庆说肯定是出版社和读者的直接联系。于是他们一起去找风险投资商，说服了IDG、LCHG（卢森堡剑桥集团，该集团公司拥有欧洲最大的出版集团）共同投资，目标锁定在凭借发达国家现代图书市场的运作模式和成熟的管理经验，结合当今世界最先进的计算机技术和网络技术，用来推动中国图书市场的“可供书目”信息事业，及“网上书店”的门户建设，成为中国最大的图书资讯集成商和供应商。 公司历史： 1999年11月，网站进入运营。 2000年2月，当当网首次获得风险投资。 2000年11月，当当网周年店庆大酬宾，在网民中引起巨大反响。 2001年6月，当当网开通网上音像店。 2001年7月，当当网日访问量超过50万（Unique Visitor），成为最繁忙的图书、音像店。 2003年4月，在“非典”肆虐之时，当当网坚持高速运转，满足读者对精神食粮的需求，被文化部等四家政府部门首推为“网上购物”优秀网站。 2003年6月，当当网、新浪网、SOHO、网通等公司举办“中国精神”活动，呼唤开放乐观的民族精神，引起轰动的社会反响。 2004年2月，当当网获得第二轮风险投资，著名风险投资机构老虎基金投资当当1100万美元。 2004年3月，当当网开通期刊频道。

贝叶斯分类实验报告doc

贝叶斯分类实验报告 篇一：贝叶斯分类实验报告 实验报告 实验课程名称数据挖掘 实验项目名称贝叶斯分类 年级 XX级 专业信息与计算科学 学生姓名 学号 1207010220 理学院 实验时间： XX 年 12 月 2 日 学生实验室守则 一、按教学安排准时到实验室上实验课，不得迟到、早退和旷课。 二、进入实验室必须遵守实验室的各项规章制度，保持室内安静、整洁，不准在室内打闹、喧哗、吸烟、吃食物、随地吐痰、乱扔杂物，不准做与实验内容无关的事，非实验用品一律不准带进实验室。 三、实验前必须做好预习（或按要求写好预习报告），未做预习者不准参加实验。四、实验必须服从教师的安排和指导，认真按规程操作，未经教师允许不得擅自动用仪器设备，特别是与本实验无关的仪器设备和设施，如擅自动用

或违反操作规程造成损坏，应按规定赔偿，严重者给予纪律处分。 五、实验中要节约水、电、气及其它消耗材料。 六、细心观察、如实记录实验现象和结果，不得抄袭或随意更改原始记录和数据，不得擅离操作岗位和干扰他人实验。 七、使用易燃、易爆、腐蚀性、有毒有害物品或接触带电设备进行实验，应特别注意规范操作，注意防护；若发生意外，要保持冷静，并及时向指导教师和管理人员报告，不得自行处理。仪器设备发生故障和损坏，应立即停止实验，并主动向指导教师报告，不得自行拆卸查看和拼装。 八、实验完毕，应清理好实验仪器设备并放回原位，清扫好实验现场，经指导教师检查认可并将实验记录交指导教师检查签字后方可离去。 九、无故不参加实验者，应写出检查，提出申请并缴纳相应的实验费及材料消耗费，经批准后，方可补做。 十、自选实验，应事先预约，拟订出实验方案，经实验室主任同意后，在指导教师或实验技术人员的指导下进行。 十一、实验室内一切物品未经允许严禁带出室外，确需带出，必须经过批准并办理手续。 学生所在学院：理学院专业：信息与计算科学班级：信计121

实验动物分级及其标准

实验动物分级及其标准 根据实验动物微生物控制标准，可将实验动物分为四级： 一级普通动物（CV），系指微生物不受特殊控制的一般动物。要求排除人兽共患病的病原体和积少数的实验动物烈性传染病的病原体。为防止传染病，在实验动物饲养和繁殖时，要采取一定的措施，应保证其用于测试的结果具有反应的重现性（即无论不同的操作人员，在不同的时间，用同一品系的动物按规定的实验规程所做的实验，都能获得几乎相同的结果）。二级清洁动物（CL），要求排除人兽共患病及动物主要传染病的病原体。 三级无特殊病原体动物（SPF），要求到二级外，还要排除一些规定的病原体。其除菌与灭菌的方法，可使用高效空气过滤器除菌法、紫外线灭菌法、三甘醇蒸气喷雾法及氯化锂水溶液喷雾法。 四级无菌动物（GF）或悉生动物（GN）。无菌动物要求不带有任何用现有方法可检出的微生物。悉生动物要求在无菌动物体上植入一种或数种已知的微生物。 在病理学检查上，四类实验动物也有不同的病理检查标准。 一级外观健康，主要器官不应有病灶。 二级除一级指标外，显微镜检查无二级微生物病原的病变。 三级无特殊病原体动物。无二、三级微生物病原的病变。 四级不含二、三级微生物病原的病变，脾、淋巴结是无菌动物组织学结构。 综合上述，对不同级别的实验动物在动物房设计上和管理上则有不同的要求。 无菌、已知菌以及无特殊病原体动物都需要在无菌或尽可能无菌的环境里饲养，这种环境，目前国际上通用称为屏障环境，即用一道屏障把动物与周围污染的环境隔开，就如胎鼠在母鼠子宫内一样。这种环境从控制微生物的角度分为隔离系统、屏障系统、半屏障系统、开放系统和层流架系统等五大类。 A隔离系统是在带有操作手套的容器中饲养动物的系统，用于饲养无菌动物和栖生动物。内部保持按微生物要求的100级的洁净度，但其设置的房间及操作人员不必按无菌室考虑。 B屏障系统把10000~100000级左右的无菌洁净室作为饲养室，主要用于无特殊病原体动物的长期饲养和繁殖。入室施行严格管理，如淋浴、换贴身衣服等。 C半屏障系统放宽对屏障系统中人及物出入房间时的管理，平面组成大致与屏障系统相同。D层流架系统笼具放在洁净的水平层流空气中。常用于小规模饲养，但在一般房间进行饲养、操作和处理时有被污染的危险性。可用于半屏障的补充。 E开放系统是对人、物、空气等进出房间均不施行消除污染的系统，但通常要进行某种程度的清洁管理 按照微生物学控制标准或根据微生物的净化程度，将实验动物分为4级：①普通动物也称一级动物(conventinal animals,CV)，只能用于教学实验和科研工作的预实验；②清洁动物也称二级动物(clean animals,CL)，它的原种群来源于SPF动物或无菌动物。可用于大多数科研实验，是目前主要要求的标准级别的实验动物；③无特殊病原体动物(specific pathogen free animals,SPF)也称三级动物。SPF是国际公认的实验动物，适用于所有的科学实验，是国际标准级的实验动物，主要用于具有国际交流的重大课题；④无菌动物(germfree animals,GF)和悉生动物(gnotobiotic animals,GN)也称四级动物，它们属于非常规动物，仅用于特殊课题。■

性格测试(五种动物类型)

性格测试:你是老虎、孔雀、考拉还是猫头鹰、变色龙 这是一个在美国高层企业管理人员中普遍认可并用之于迅速区分不同人际风格的一套测试题，管理人员通过它可以来了解下属的工作性格以扬长避短，普通职员通过它可以知己知彼完善自身。 先试试回答以下的问题： 如果答案是非常同意，请给自己打5分； 如果是比较同意，则打4分； 如果是差不多，打3分； 如果只是有一点同意，请打2分； 如果答案是不同意，就打1分。 提醒你注意一点——回答问题时不是依据别人眼中的你来判断，而是你认为你本质上是不是这样的，看看问题吧： 1.你做事是一个值得信赖的人吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 2.你个性温和吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 3.你有活力吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 4.你善解人意吗？ 非常同意 比较同意

一点同意 不同意 5. 你独立吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 6.你受人爱戴吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 7.做事认真且正直吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 8.你富有同情心吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 9.你有说服力吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 10.你大胆吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意

11.你精确吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 12.你适应能力强吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 13.你组织能力好吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 14.你是否积极主动？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 15.你害羞吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意 16.你强势吗？ 非常同意 比较同意 差不多 一点同意 不同意

主观贝叶斯实验报告

主观贝叶斯实验报告 学生姓名 程战战 专业/班级 计算机91 学 号 09055006 所在学院 电信学院 指导教师 鲍军鹏 提交日期 2012/4/26

根据初始证据E 的概率P （E ）及LS 、LN 的值，把H 的先验概率P （H ）更新为后验概率P （H/E ）或者P(H/!E)。在证据不确定的情况下，用户观察到的证据具有不确定性，即0

实验动物的等级划分及实验动物房的设计规范

【特殊实验室】实验动物的等级划分及实验动物房的设计规范 一、实验动物的分类 实验室根据实验动物微生物控制标准，可将实验动物分为四级，分别是普通动物、清洁动物、无特殊病原体动物、无菌或栖生动物。 一级普通动物（CV），系指微生物不受特殊控制的一般动物。要求排除人兽共患病的病原体和极少数的实验动物烈性传染病的病原体。为防止传染病，在实验动物饲养和繁殖时，要采取一定的措施，应保证其用于测试的结果具有反应的重现性（即无论不同的操作人员，在不同的时间，用同一品系的动物按规定的实验规程所做的实验，都能获得几乎相同的结果）。 二级清洁动物（CL），要求排除人兽共患病及动物主要传染病的病原体。 三级无特殊病原体动物（SPF），要求到二级外，还要排除一些规定的病原体。其除菌与灭菌的方法，可使用高效空气过滤器除菌法、紫外线灭菌法、三甘醇蒸气喷雾法及氯化锂水溶液喷雾法。 四级无菌动物（GF）或栖生动物（GN），无菌动物要求不带有任何用现有方法可检出的微生物。栖生动物要求在无菌动物体上植入一种或数种已知的微生物。 二、四类实验动物的病理检查标准 在病理学检查上，四类实验动物也有不同的病理检查标准。 一级外观健康，主要器官不应有病灶。 二级除一级指标外，显微镜检查无二级微生物病原的病变。 三级无特殊病原体动物。无二、三级微生物病原的病变。

四级不含二、三级微生物病原的病变，脾、淋巴结是无菌动物组织学结构。 三、动物房设计管理上的要求 对不同级别的实验动物在动物房设计上和管理上则有不同的要求。 无菌、已知菌以及无特殊病原体动物都需要在无菌或尽可能无菌的环境里饲养，这种环境，目前国际上通用称为屏障环境，即用一道屏障把动物与周围污染的环境隔开，就如胎鼠在母鼠子宫内一样。这种环境从控制微生物的角度分为隔离系统、屏障系统、半屏障系统、开放系统和层流架系统等五大类。 A隔离系统 是在带有操作手套的容器中饲养动物的系统，用于饲养无菌动物和栖生动物。内部保持按微生物要求的100级的洁净度，但其设置的房间及操作人员不必按无菌室考虑。 B屏障系统 把10000～100000级左右的无菌洁净室作为饲养室，主要用于无特殊病原体动物的长期饲养和繁殖。入室施行严格管理，如淋浴、换贴身衣服等。 C半屏障系统 放宽对屏障系统中人及物出入房间时的管理，平面组成大致与屏障系统相同。 D层流架系统 笼具放在洁净的水平层流空气中。常用于小规模饲养，但在一般房间进行饲养、操作和处理时有被污染的危险性。可用于半屏障的补充。

统计学习_朴素贝叶斯分类器实验报告

作业6 编程题实验报告 （一）实验内容： 编程实现朴素贝叶斯分类器，假设输入输出都是离散变量。用讲义提供的训练数据进行试验，观察分类器在 121.x x m ==时，输出如何。如果在分类器中加入Laplace 平滑（取?=1） ，结果是否改变。 （二）实验原理： 1）朴素贝叶斯分类器： 对于实验要求的朴素贝叶斯分类器问题，假设数据条件独立，于是可以通过下式计算出联合似然函数： 12(,,)()D i i p x x x y p x y =∏ 其中，()i p x y 可以有给出的样本数据计算出的经验分布估计。 在实验中，朴素贝叶斯分类器问题可以表示为下面的式子： ~1*arg max ()()D i y i y p y p x y ==∏ 其中，~ ()p y 是从给出的样本数据计算出的经验分布估计出的先验分布。 2）Laplace 平滑： 在分类器中加入Laplace 平滑目的在于，对于给定的训练数据中，有可能会出现不能完全覆盖到所有变量取值的数据，这对分类器的分类结果造成一定误差。 解决办法，就是在分类器工作前，再引入一部分先验知识，让每一种变量去只对应分类情况与统计的次数均加上Laplace 平滑参数?。依然采用最大后验概率准则。 （三）实验数据及程序： 1）实验数据处理： 在实验中，所用数据中变量2x 的取值，对应1,2,3s m I === 讲义中所用的两套数据，分别为cover all possible instances 和not cover all possible instances 两种情况，在实验中，分别作为训练样本，在给出测试样本时，输出不同的分类结果。 2）实验程序： 比较朴素贝叶斯分类器，在分类器中加入Laplace 平滑（取?=1）两种情况，在编写matlab 函数时，只需编写分类器中加入Laplace 平滑的函数，朴素贝叶斯分类器是?=0时，特定的Laplace 平滑情况。 实现函数：[kind] =N_Bayes_Lap(X1,X2,y,x1,x2,a) 输入参数：X1,X2，y 为已知的训练数据； x1,x2为测试样本值； a 为调整项，当a=0时，就是朴素贝叶斯分类器，a=1时，为分类器中加入Laplace 平滑。 输出结果：kind ，输出的分类结果。

动植物分类

动植物分类 一、以植物茎的形态来分类 1?乔木 有一个直立主干、且高达5米以上的木本植物称为乔木。与低矮的灌木相对应，通常见到的高大树木都是乔木，如木棉、松树、玉兰、白桦等。乔木按冬季或旱季落叶与否又分为落叶乔木和常绿乔木。 2.灌木 主干不明显，常在基部发出多个枝干的木本植物称为灌木，如玫瑰、龙船花、映山红、牡丹等。 3.亚灌木 为矮小的灌木，多年生，茎的上部草质，在开花后枯萎，而基部的茎是木质的如长春花、决明等。 4.草本植物 草本植物茎含木质细胞少，全株或地上部分容易萎蔫或枯死，如菊花、百合、凤仙等。又分为一年生、二年生和多年生草本。

5.藤本植物 茎长而不能直立，靠倚附它物而向上攀升的植物称为藤本植物。藤本植物依茎的性质又分为木质藤本和草质藤本两大类，常见的紫藤为木质藤本。 藤本植物依据有无特别的攀援器官又分为攀缘性藤本，如瓜类、豌豆、薜荔等具有卷须或不定气根，能卷缠他物生长；缠绕性藤本，如牵牛花、忍冬等，其茎能缠绕他物生长。 二、以植物的生态习性来分类 1.陆生植物生于陆地上的植物。 2.水生植物 指植物体全部或部分沉于水的植物，如荷花、睡莲等。 3.附生植物 植物体附生于它物上，但能自营生活，不需吸取支持者的养料为生的植物，如大部分热带兰。 4.寄生植物 寄生于其他植物上，并以吸根侵入寄主的组织内吸取养料为自己生活营养的一部分或全部的植物，如桑寄生、菟丝子等。 5.腐生植物 生于腐有机质上，没有叶绿体的植物，如菌类植物、水晶兰等。 三、以植物的生活周期来分类 1.一年生植物 植物的生命周期短，由数星期至数月，在一年内完成其生命过程，然后全株死亡，如白菜、豆角等。 2.二年生植物