使用除了CNN、Logistic Regression、sequential、autoencoder、mlp基于scikit-learn、TensorFlow或PyTorch软件包，对Fashion MNIST数据集合进行分类

可以使用支持向量机（SVM）算法来对Fashion MNIST数据集进行分类。SVM是一种二分类算法，但是可以使用多类别分类技术将其扩展到多类别问题。以下是使用scikit-learn中的SVM进行Fashion MNIST分类的示例代码：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载 Fashion MNIST 数据集
data = datasets.fetch_openml('Fashion-MNIST', version=1, return_X_y=True)
X, y = data

# 将数据集拆分为训练和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器模型
svm = SVC(kernel='linear', C=0.01)

# 训练模型
svm.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm.predict(X_test)

# 计算模型准确性
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个示例中，我们使用了线性内核和C=0.01的SVM分类器。可以尝试不同的内核和正则化参数来提高模型的准确性。