《表1 不同阈值 (α1, β1) 对应的花卉图像类别数》

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《一种基于三支决策的花卉图像分类》

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选取不同的阈值（α1，β1），三分到三个域的花卉图像类别数不同，如表1所示为参照文献[19]进行的三组实验中，选取不同阈值的情况下，三分到POS1域、BND1域和NEG1域的花卉图像类别数.由表1和图2可知，三分到三个域的类别数影响分类精度，BND1域的类别数大于或者等于NEG1域的类别数时，分类精度相对高.这是因为特征的可区分性不同，相对而言，本文所提取的HSV颜色特征和SIFT特征对POS1域的图像可区分性最高，BND1域次之，NEG1域最差.其他实验情况类似，不再赘述.