典型文献
基于K-Means和CART决策树的中药材鉴别
文献摘要：
本文主要解决中药材的鉴别问题.依据中药材的红外光谱数据,针对不同情况建立合理的聚类、分类模型,得到药材的类别和产地.据此,本文主要采用描述性统计法、K均值聚类模型、判别分析及决策树模型等,研究不同种类或地区药材的特征和差异,并鉴定中药材的种类及归属产地.最后本文对模型进行了误差分析,由于数据的随机性,采用距离判别法对上述分类问题进行随机检验,检验结果表明,本文所采用的模型算法是合理且有效的,据此将模型进行评价和推广.
文献关键词：
中药材鉴定;K均值聚类;决策树模型;交叉验证
中图分类号：
作者姓名：
邹润;曹大有;梅雨彤;韦送妹;蔡小雨
作者机构：
汉江师范学院数学与计算机科学学院,湖北十堰 442000
文献出处：
引用格式：
[1]邹润;曹大有;梅雨彤;韦送妹;蔡小雨-.基于K-Means和CART决策树的中药材鉴别)[J].数码设计,2022(23):30-33
A类：
B类：
Means,CART,中药材鉴别,光谱数据,分类模型,描述性统计,统计法,均值聚类,聚类模型,判别分析,决策树模型,误差分析,随机性,判别法,分类问题,模型算法,中药材鉴定,交叉验证
AB值：
0.350185
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