使用支持向量机对手写数字图像进行分类代码

好的，这是一个经典的机器学习问题。以下是一个基本的Python代码示例，使用scikit-learn库实现支持向量机分类器对手写数字图像进行分类：

from sklearn import datasets
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 分割数据集，80%作为训练集，20%作为测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2, random_state=0)

# 定义支持向量机分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算模型准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

这个示例代码中，我们加载了手写数字数据集，将其分割成训练集和测试集。然后定义了一个支持向量机分类器，并使用训练集进行训练。最后，我们使用测试集进行预测，并计算了模型的准确率。