spyderSVM图片识别，6个分类以上 1.读取数据 2.分割数据集为测试数据集，训练数据集 2.提取特征（降度） 3.在训练集上训练SVM训练模型 4.在测试数据集进行正确率绘制（核函数选择要有两个以上）

Spyder SVM（支持向量机）是一种常用的机器学习算法，在图像识别任务中尤其适用于二分类或多分类问题。针对您提到的6个类别以上的图片识别，以下是使用Python和Scikit-Learn库的Spyder环境进行处理的一般步骤：

1. **读取数据**：
使用`Pandas`库加载图像数据，如`PIL`库打开图片文件，并转换成适合机器学习的数据结构，如numpy数组。

import pandas as pd
from PIL import Image

data = pd.read_csv('image_data.csv') # 假设数据包含图片路径和标签列
images = [Image.open(img_path) for img_path in data['image_path']]
labels = data['label']

2. **分割数据集**：
利用`train_test_split`函数从`sklearn.model_selection`模块划分数据，通常比例可以设置为80%训练集和20%测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(images, labels, test_size=0.2, random_state=42)

3. **提取特征（降维）**：
对于图片数据，可以选择预处理方法如归一化、灰度化，然后可以利用如`feature_extraction`模块的`extract_features`函数提取特征。如果需要降维，可以尝试使用`PCA`或`t-SNE`等方法。

from skimage.feature import hog
from sklearn.decomposition import PCA

# 提取HOG特征
features_train = hog(X_train, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))
features_test = hog(X_test, orientations=9, pixels_per_cell=(8, 8), cells_per_block=(2, 2))

# 应用PCA降维
pca = PCA(n_components=50)
features_train_pca = pca.fit_transform(features_train)
features_test_pca = pca.transform(features_test)

4. **训练SVM模型**：
针对多个核函数（如线性核、多项式核、高斯径向基核等），创建多个SVM实例，分别拟合训练数据。

from sklearn.svm import SVC

models = {'linear': SVC(kernel='linear', C=1),
          'poly': SVC(kernel='poly', degree=3, C=1),
          'rbf': SVC(kernel='rbf', gamma=0.1, C=1)}

for name, model in models.items():
    model.fit(features_train_pca, y_train)
    predictions = model.predict(features_test_pca)
    print(f"{name} 的准确率为: {accuracy_score(y_test, predictions)}")

5. **绘制正确率**：
可以使用Matplotlib绘制不同核函数下的测试准确率曲线，以便比较效果。

import matplotlib.pyplot as plt

accuracies = [models[name].score(features_test_pca, y_test) for name in models]
names = list(models.keys())

plt.plot(names, accuracies, marker='o')
plt.xlabel('核函数')
plt.ylabel('测试准确率')
plt.title('不同核函数下SVM的测试准确率')
plt.show()