支持向量机分析手写数字数据集代码

以下是使用Python中的Scikit-learn库实现支持向量机对手写数字数据集进行分类的示例代码：

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

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

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.2)

# 创建支持向量机分类器
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)

# 训练分类器
clf.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上进行预测
y_pred = clf.predict(X_test)

# 输出预测的准确率
print("Accuracy:", clf.score(X_test, y_test))

其中，`datasets.load_digits()`用于加载手写数字数据集。`train_test_split()`函数将数据集随机分为训练集和测试集。`svm.SVC()`创建支持向量机分类器，其中`gamma`和`C`是模型的超参数。`clf.fit()`用于训练分类器。`clf.predict()`用于在测试集上进行预测。`clf.score()`用于输出预测的准确率。