编写一个用SVM分类MNIST手写集带有迭代循环的代码

可以的，以下是一个用SVM分类MNIST手写集的带有迭代循环的代码示例：

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MNIST手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.2, random_state=42)

# 定义SVM分类器
clf = SVC(kernel='linear')

# 迭代训练模型
for i in range(10):
    clf.fit(X_train, y_train)
    y_pred = clf.predict(X_test)
    acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
    print(f"Iteration {i+1}: Accuracy = {acc}")

这个代码使用SVM分类器对MNIST手写数字数据集进行分类，并使用迭代循环来训练模型。在每次迭代中，模型都会在训练集上进行拟合，并在测试集上进行预测，然后计算准确率。最终输出每次迭代的准确率。