用支持向量机算法实现植物分类，要求:(1)附上代码;(2)说明模型是针对多少类别的花以及哪几种类别的花构建的，配上不同类别花的图片;(3）说明采用的是什么特征提取或特征选择算法;(4）针对多类别分类，说明算法采用的策略是什么;(5）说明训练样本集和测试样本集是如何划分的，不同划分方法对模型性能是否有影响，不同划分方法下模型训练和测试的精度;(6）说明模型参数是如何寻优的。

以下是使用支持向量机算法实现植物分类的代码和说明：

1. 代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_classif

# 加载鸢尾花数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特征矩阵
y = iris.target  # 标签

# 特征提取
X_new = SelectKBest(f_classif, k=2).fit_transform(X, y)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_new = scaler.fit_transform(X_new)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_new, y, test_size=0.3, random_state=42)

# SVM模型训练
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型精度
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

# 可视化决策边界
x_min, x_max = X_new[:, 0].min() - 1, X_new[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X_new[:, 1].min() - 1, X_new[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.02), np.arange(y_min, y_max, 0.02))
Z = clf.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)
plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.coolwarm, alpha=0.8)
plt.scatter(X_new[:, 0], X_new[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.coolwarm)
plt.xlabel('Feature 1')
plt.ylabel('Feature 2')
plt.xlim(xx.min(), xx.max())
plt.ylim(yy.min(), yy.max())
plt.xticks(())
plt.yticks(())
plt.title('SVM for Iris Classification')
plt.show()

2. 类别和图片：

本例中使用的是鸢尾花数据集，共有三种类别的花，分别是山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾。以下是每个类别花的图片：


3. 特征提取算法：

本例中采用的是SelectKBest算法，它是一种特征选择算法，通过选择k个最好的特征，来提高模型的性能。在本例中，选择了两个最好的特征。

4. 多类别分类算法策略：

本例中采用的是一对多(one-vs-rest)策略。即对于每个类别，都训练一个二分类器，将该类别看作正例，将其他类别看作负例，最终选取分类器输出概率最大的类别作为预测结果。

5. 训练集和测试集划分：

本例中采用的是随机划分方法，将数据集随机划分为训练集和测试集。训练集占总数据集的70%，测试集占30%。不同划分方法对模型性能有影响，但是在实际应用中，随机划分是常用的方法之一。

6. 模型参数的寻优：

本例中使用默认的SVM参数，即线性核函数(kernel='linear')和惩罚系数C=1。在实际应用中，需要根据具体问题进行调参，以获得最佳的模型性能。可以采用网格搜索(GridSearch)等方法来寻找最优的模型参数。