高光谱图像处理的PCA降维SVM分类的比较复杂的代码

以下是一个比较复杂的高光谱图像处理的PCA降维SVM分类代码，仅供参考：

# 导入所需库
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入数据
data = pd.read_csv('data.csv', header=None)
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# PCA降维
pca = PCA(n_components=30)
X_train = pca.fit_transform(X_train)
X_test = pca.transform(X_test)

# SVM分类
classifier = SVC(kernel='rbf', random_state=0)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

在这个代码中，我们首先导入了所需的库，包括numpy、pandas、matplotlib、sklearn等。然后我们使用pandas库读取数据，将数据集分为训练集和测试集。接下来，我们使用PCA降维算法将数据降维到30维。最后，我们使用支持向量机(SVM)分类器进行分类，并计算准确率。

需要注意的是，这个代码中的数据集是从一个名为"data.csv"的文件中读取的，所以在运行这个代码之前，需要将数据存储到一个名为"data.csv"的文件中。同时，这个代码中的PCA降维的维度是30，这是一个经验值，可以根据具体情况进行调整。