利用SVM实现手写数字识别(sk
时间: 2023-11-13 10:04:13 浏览: 57
learn)
SVM(支持向量机)是一种常用的分类算法,可以用于手写数字识别。sklearn是一个机器学习库,可以方便地实现SVM分类器。
下面是一个示例代码,用于训练SVM分类器和识别手写数字:
```python
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
import matplotlib.pyplot as plt
# 加载手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()
# 可视化数据集
plt.imshow(digits.images[0], cmap=plt.cm.gray_r)
plt.show()
# 将数据集划分为训练集和测试集
X_train, y_train = digits.data[:-100], digits.target[:-100]
X_test, y_test = digits.data[-100:], digits.target[-100:]
# 训练SVM分类器
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100.)
clf.fit(X_train, y_train)
# 预测测试集
predicted = clf.predict(X_test)
# 计算准确率
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
```
在这个示例中,首先加载手写数字数据集并将其可视化。然后,将数据集划分为训练集和测试集。接下来,使用SVM分类器训练模型,并使用测试集进行预测。最后,计算模型的准确率。
这个示例演示了如何使用SVM和sklearn实现手写数字识别。可以使用不同的参数和模型来进一步优化识别准确性。