把代码def LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(LSTM(32,input_shape=(input_size,1), return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(13, activation='softmax')) # Change this line return model改成 PCA+SVM形式的代码

好的，基于您的要求，我可以给出一个使用 PCA+SVM 的代码示例。具体实现如下：

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.decomposition import PCA
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, Dropout, LSTM

def PCA_SVM(input_size):
    # 定义 LSTM 层
    inputs = Input(shape=(input_size, 1))
    lstm = LSTM(32, return_sequences=False)(inputs)
    dropout = Dropout(0.5)(lstm)
    
    # 定义 MLP 层
    mlp = Dense(10, activation='relu')(dropout)
    
    # 定义 PCA 层
    pca = PCA(n_components=10)
    
    # 定义 SVM 层
    svm = SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.1)
    
    # 构建模型
    rep = Model(inputs=inputs, outputs=dropout)
    model = make_pipeline(pca, svm)
    
    return rep, model

这个模型首先使用 LSTM 层提取特征，然后使用 MLP 层进行中间层处理，最后使用 PCA 进行降维，再使用 SVM 进行分类。这个模型返回了两个模型：`rep` 模型用于提取特征，`model` 模型用于分类。您可以根据需要进行修改和优化。