使用SVM对手写体数字图片分类 实验目的： 会用Python创建多分类SVM模型； 使用多分类SVM模型对手写体数字图片分类； 会对分类结果进行评价。 实验内容： 使用sklearn.svm类对手写体数字图片进行分类 训练数据：digits_training.csv 测试数据：digits_testing.csv 第1列是类别，其他列是特征属性。 先对1类和2类的数据进行计算，得到1类和2类的分割超平面，然后对2类和3类的数据进行计算，以此类推，直到两两类别分别完成计算。 在用模型做预测时，对两两类别之间的分割超平面分别进行匹配，统计有多少次判别将其华分类1类，多少次判别为2类…，判定所属类别次数最多的就是最后预测的类别。 载入训练数据、分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 xTrain = trainData[:,1:NTrain] yTrain = trainData[:,0] 标准化函数 def normalizeData(X): return (X - X.mean())/X.max() 训练多分类SVM模型 model = svm.SVC(decision_function_shape='ovo') 保存训练模型名字为“svm_classifier_model1.m” 载入测试数据，分出特征属性和类别，对特征属性标准化，显示读入数据的行数 使用模型对测试集进行预测，显示预测错误数据的数目、预测数据的准确率和模型内建正确率

这个实验看起来是一个基于SVM的手写数字识别的实验，步骤大致如下：

1. 载入训练数据和测试数据，分出特征属性和类别。

2. 对特征属性进行标准化。

3. 训练多分类SVM模型，使用'ovo'（一对一）的决策函数形式。

4. 保存训练好的模型。

5. 使用模型对测试集进行预测，计算预测错误的数据数量、预测数据的准确率以及模型内建的正确率。

需要注意的是，在这个实验中，对于每一对类别，都需要训练一个SVM模型，需要循环执行步骤3到步骤5，最终将所有的结果汇总。

另外，标准化函数的实现可能需要根据具体情况进行调整，例如可以使用sklearn.preprocessing模块中的StandardScaler类来实现标准化。

相关问题

使用SVM对手写体数字图片分类python代码实现

以下是一个基于 SVM 的手写数字图片分类的 Python 代码实现：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 导入手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 获取数据和标签
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=0.3)

# 训练 SVM 模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算分类准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个实现中，我们首先使用 `sklearn` 库中的 `load_digits` 函数加载手写数字数据集。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用 SVM 模型进行训练。最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算分类准确率。

需要注意的是，在实际应用中，我们还需要对数据进行预处理、特征工程等操作，以提高模型的预测能力。此外，在 SVM 模型的训练中，还需要选择合适的核函数和超参数，以达到更好的分类效果。

使用Python创建多分类svm模型

使用Python创建多分类SVM模型可以使用scikit-learn库中的SVM分类器。以下是一个简单的示例：

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1, decision_function_shape='ovr')

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个示例中，我们使用鸢尾花数据集进行了多分类SVM模型的训练和测试。首先，我们加载数据集并将其划分为训练集和测试集。然后，我们使用SVM分类器创建了一个分类器对象，并使用训练数据对其进行训练。最后，我们使用测试数据对模型进行测试，并计算准确率。

需要注意的是，当使用SVM进行多分类时，需要指定decision_function_shape参数为ovr（one-vs-rest）或ovo（one-vs-one）。ovr表示使用一对多的策略进行多分类，而ovo表示使用一对一的策略进行多分类。在上面的示例中，我们指定了ovr策略。