svm图像分类 python实现

SVM（Support Vector Machine，支持向量机）是一种常用的监督学习算法，特别适合于二分类和小规模的高维数据。在Python中，Scikit-Learn库是一个强大的工具，用于实现SVM图像分类。

以下是一个简单的SVM图像分类的Python示例，使用的是Iris花数据集：

# 导入必要的库
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
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]  # 取前两维度作为特征，假设我们只关心两个特性
y = iris.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=0.2, random_state=42)

# 创建SVM分类器
clf = svm.SVC(kernel='linear')  # 使用线性核函数

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = clf.predict(X_test)

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

# 可能的相关问题：
1. SVM有哪些常见的核函数可以选择？
2. 如何调整SVM模型的C和gamma参数？
3. SVM如何处理非线性的分类问题？