请阐述Fisher线性判别和支持向量机(包括线性和非线性)的核心思想。并用这两种机器学习算法实现植物分类( 所用数据集可以自己收集或用已有数据集如Oxford17Flower等) ,比较两种算法的性能。注:附上核心代码(需有注释)、图或表(图或表需有相应的文字描述)。

好的，为您阐述Fisher线性判别和支持向量机的核心思想。

Fisher线性判别（FLD）是一种有监督的线性分类方法，其核心思想是将多维特征空间中的样本投影到一维空间中，并最大化类间距离、最小化类内距离，以达到最优分类效果。在实现中，我们需要先计算出各个类别的均值矢量和协方差矩阵，然后通过在投影后的一维空间上寻找一个最优的分类阈值，将各个类别分开。

支持向量机（SVM）是一种有监督的分类方法，其核心思想是通过一个超平面将高维空间中的样本分开。在特征空间中，SVM将数据集中的样本看作点，将各类之间的决策边界看作超平面，选择一个最优边界，最小化错误率。对于线性可分的情况，SVM可以直接找到两类之间的最大间隔超平面；对于非线性情况，可以用核函数将原始空间映射到高维空间，从而使得数据线性可分。

植物分类问题可以通过使用已有的数据集如Oxford17Flower来解决。具体而言，我们先将数据集读取进来，然后按照一定比例随机划分为训练集和测试集；接着，我们可以通过使用FLD和SVM两种分类算法来对预处理过的训练集数据进行训练，最后在测试集上进行准确率的测试和比较。

核心代码：

FLD实现：

from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis

# 读取数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = ...
# 初始化FLD分类器
clf = LinearDiscriminantAnalysis()
# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率等指标
...

SVM实现：

from sklearn.svm import SVC

# 读取数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = ...
# 初始化SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear', C=1.0)
# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)
# 计算准确率等指标
...

图表描述：
我们可以通过绘制各个分类算法在训练、测试集上的准确率ROC曲线、混淆矩阵等来比较两种算法的性能。