minist手写数字识别SVM

### 使用支持向量机（SVM）实现MNIST手写数字识别

#### 加载必要的库
为了使用支持向量机(SVM)进行MNIST手写数字识别，首先需要加载一些Python库。这些库包括用于数据处理的`numpy`、用于机器学习模型构建的`sklearn`以及用于可视化结果的`matplotlib`。

import numpy as np
from sklearn import datasets, metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt

#### 获取并预处理数据集
接下来是从`sklearn.datasets`模块中导入MNIST数据集，并对其进行标准化处理以便更好地适应SVM的要求。这里只取前1000个样本作为简化版的例子[^2]。

mnist = datasets.fetch_openml('mnist_784', version=1)

# 只选取部分数据以加快计算速度
n_samples = 1000
data = mnist.data[:n_samples]
target = mnist.target.astype(int)[:n_samples]

# 数据分割成训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

# 对特征值做标准缩放转换
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

#### 构建和支持向量机模型
创建一个线性的SVC对象，默认配置下即可获得较好的性能表现。对于大规模的数据集来说，可能还需要调整参数来优化效率与效果之间的平衡。

clf = SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train_scaled, y_train)

#### 测试模型精度
利用之前划分出来的测试集合评估所建立的支持向量机模型的表现情况。通过混淆矩阵可以直观地看到各类别的预测错误分布状况；而报告则提供了更详细的统计指标如精确率(Precision)，召回率(Recall)等。

predicted = clf.predict(X_test_scaled)
print(f"Classification report for classifier {clf}:\n"
      f"{metrics.classification_report(y_test, predicted)}\n")

disp = metrics.ConfusionMatrixDisplay.from_predictions(y_test, predicted)
disp.figure_.suptitle("Confusion Matrix")
plt.show()

上述过程展示了如何基于Scikit-Learn框架快速搭建起一个简单的SVM分类器来进行MNIST手写字母辨识的任务。当然，在实际应用当中还可以进一步探索不同的核函数选项以及其他超参调节手段来提高最终的结果质量。