机器学习支持向量机手写数字识别灰度点阵图

Python机器学习中支持向量机（SVM）是一种常用的分类算法，可以用于手写数字识别。手写数字识别是一个常见的图像分类问题，可以通过将数字图像转换为灰度点阵图来解决。

在Python中，可以使用scikit-learn库来实现SVM分类器。首先，需要将手写数字图像转换为灰度点阵图，并将其存储为numpy数组。然后，可以使用scikit-learn中的SVM分类器来训练模型并进行预测。

以下是一个简单的示例代码，用于训练SVM分类器并进行手写数字识别：

import numpy as np
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm

# 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=0.3, random_state=42)

# 训练SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在上面的代码中，我们首先加载了scikit-learn中自带的手写数字数据集。然后，将数据集分为训练集和测试集。接着，我们使用SVM分类器来训练模型，并使用测试集进行预测。最后，计算预测准确率并输出结果。

需要注意的是，上述代码中的SVM分类器使用的是线性核函数，可以根据实际情况选择不同的核函数。此外，还可以通过调整C参数来控制模型的复杂度。