用感知机/支持向量机分类模型做mnist数据集的5分类编程操作

使用感知机（Perceptron）或支持向量机（Support Vector Machine, SVM）对MNIST数据集进行5分类的编程步骤大致可以分为以下几个部分：

1. **数据预处理**：
- 导入所需库，如`numpy`, `matplotlib`, `scikit-learn`等。
- 加载MNIST数据集，可以使用`sklearn.datasets.load_digits()`函数获取。
- 对图像数据进行归一化，并将其转化为适合模型输入的格式（例如，灰度值、一维向量）。

2. **特征提取**：
- 将每个手写数字图片转换为一个向量，通常是将28x28像素的图像展平成784维。

3. **划分数据集**：
- 划分训练集和测试集，通常比例为70%的数据用于训练，剩下的30%用于验证模型性能。

4. **选择模型**：
- 对于感知机，可以直接使用`sklearn.linear_model.Perceptron`构建并训练模型。
- 对于SVM，可以选择线性核（`linear`）或非线性核（如`rbf`），使用`sklearn.svm.LinearSVC`或`sklearn.svm.SVC(kernel='rbf')`。

5. **模型训练**：
- 初始化模型，设置超参数（如学习率、惩罚系数对于SVM），然后使用训练数据拟合模型。

6. **模型评估**：
- 使用测试集计算模型的准确率或其他评估指标，比如混淆矩阵。

7. **预测和可视化结果**：
- 对新的数据点进行预测，查看一些实际的预测示例以了解模型的表现。
- 可视化真值和预测结果，以便分析模型决策过程。

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import Perceptron
from sklearn.svm import SVC
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载数据
digits = datasets.load_digits()
X = digits.data
y = digits.target

# 预处理数据
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分数据
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 感知机分类
perceptron = Perceptron()
perceptron.fit(X_train, y_train)
perceptron_accuracy = perceptron.score(X_test, y_test)

# SVM分类
svm = SVC(kernel='linear')
svm.fit(X_train, y_train)
svm_accuracy = svm.score(X_test, y_test)

print(f"Perceptron accuracy: {perceptron_accuracy}")
print(f"SVM accuracy (linear kernel): {svm_accuracy}")

# ...继续进行其他步骤，如预测和可视化