支持向量机算法分析图像代码。

支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用的机器学习算法，可以用于分类和回归问题。图像分析中，SVM可以用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。

下面是一个使用支持向量机算法进行图像分类的示例代码：

import numpy as np
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 1. 准备数据集
# 假设我们有一个包含n个样本的数据集X和对应的标签y
X = np.array(...)  # 图像特征向量
y = np.array(...)  # 图像标签

# 2. 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 3. 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')

# 4. 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 5. 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 6. 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例代码中，我们首先准备了一个包含n个样本的数据集X和对应的标签y。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接下来，我们创建了一个线性核函数的支持向量机分类器，并使用训练集对其进行训练。然后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算预测准确率。

需要注意的是，上述代码中的`X`和`y`需要根据实际情况进行替换，以适应具体的图像分类任务。