svm进行图片分类的python代码，要求使用不同核函数

好的，以下是一个基于sklearn的SVM进行图片分类的Python代码，使用了不同的核函数：

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

# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()
# 获取数据和标签
X = digits.data
y = digits.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

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

# 定义不同核函数
kernels = ['linear', 'poly', 'rbf', 'sigmoid']

# 训练模型并测试
for kernel in kernels:
    clf = svm.SVC(kernel=kernel)
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print("Accuracy of SVM with {} kernel: {:.2f}%".format(kernel, acc*100))

上述代码中，首先加载了手写数字数据集，然后进行了数据预处理，接着将数据集分为训练集和测试集。然后定义了不同的核函数，分别对应线性核、多项式核、径向基核和sigmoid核。最后循环训练模型，并使用测试集进行测试，输出对应核函数的精度。