CCSN_v2文件夹中有Ac,As,Cb,Cc,Ci,Cs,Ct,Cu,Ns,Sc,St十一个文件夹，每个文件夹有不同事物的图片，编写用svm进行分类的python代码，需要绘制混淆矩阵

以下是一个示例代码，演示如何使用sklearn的SVM算法对CCSN_v2文件夹中的图片进行分类，并绘制混淆矩阵：

import os
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, metrics
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import plot_confusion_matrix
from skimage import io, transform

# 定义图片目录路径
data_dir = 'CCSN_v2/'

# 定义分类标签列表
labels = ['Ac', 'As', 'Cb', 'Cc', 'Ci', 'Cs', 'Ct', 'Cu', 'Ns', 'Sc', 'St']

# 定义特征向量和标签列表
features = []
target = []

# 遍历图片目录，读取图片并将其转换为特征向量
for label in labels:
    label_dir = os.path.join(data_dir, label)
    for img_name in os.listdir(label_dir):
        img_path = os.path.join(label_dir, img_name)
        img = io.imread(img_path, as_gray=True)
        img = transform.resize(img, (64, 64))
        feature = img.flatten()
        features.append(feature)
        target.append(label)

# 将特征向量和标签列表转换为numpy数组
features = np.array(features)
target = np.array(target)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, target, test_size=0.3, random_state=42)

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

# 训练模型
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
predicted = classifier.predict(X_test)

# 绘制混淆矩阵
disp = plot_confusion_matrix(classifier, X_test, y_test, display_labels=labels, cmap=plt.cm.Blues, normalize=None)
disp.ax_.set_title('Confusion Matrix')
plt.show()

# 输出分类报告
print("Classification report for classifier %s:\n%s\n" % (classifier, metrics.classification_report(y_test, predicted)))

在上述示例代码中，我们遍历CCSN_v2文件夹中的所有图片，将其转换为特征向量，并将特征向量和标签列表存储为numpy数组。然后，我们使用train_test_split方法将数据集划分为训练集和测试集，创建SVM分类器，并使用训练集对SVM分类器进行训练。接着，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并绘制混淆矩阵。最后，我们输出分类报告，包括准确率、召回率、F1值等指标。