一个分类算法通常需要一组预先定义的类别以及用于训练的数据集。训练数据集应当包含植物的描述及其所属的类型。分类算法将根据训练数据来学习如何识别植物的类型。

下面是一个简单的示例，展示如何使用朴素贝叶斯分类器来训练一个分类模型并对输入进行分类：
```
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB

# 定义训练数据，其中植物描述为自变量，植物类型为因变量
X_train = ['该植物有宽阔的绿叶和白色的花朵', '该植物有长而窄的叶子并且没有花朵', '该植物有蓝色的花朵和多汁的叶子']
y_train = ['类型1', '类型2', '类型3']

# 进行文本向量化处理
vectorizer = CountVectorizer()
X_train_vec = vectorizer.fit_transform(X_train)

# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X_train_vec, y_train)

# 进行预测
X_test = ['该植物有宽阔的绿叶和白色的花朵']
X_test_vec = vectorizer.transform(X_test)
y_pred = clf.predict(X_test_vec)

print(y_pred)  # 输出预测结果：['类型1']
```

上面的代码使用了 scikit-learn 库中的朴素贝叶斯分类器，通过对训练数据进行训练来构建一个分类模型。在对新输入进行分类时，我们首先将文本数据进行向量化处理，然后使用训练好的模型进行预测。

需要注意的是，这只是一个简单的例
开发一个分类算法，根据植物的描述来识别植物的类型。
输入：该植物有宽阔的绿叶和白色的花朵。