svm图像多分类python

要使用 SVM 进行多分类图像分类，可以使用“一对多”（One-vs-Rest）策略，将原问题分解为多个二分类问题，每个问题都将一个类别与其他类别进行区分。以下是一个使用 Python 和 Scikit-learn 库实现 SVM 多分类图像分类的简单示例：

1. 导入必要的库：

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

2. 加载数据集：

faces = fetch_olivetti_faces()
X = faces.data
y = faces.target

3. 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)

4. 创建 SVM 模型并进行训练：

clf = svm.SVC(kernel='rbf', C=10, gamma=0.001, decision_function_shape='ovr')
clf.fit(X_train, y_train)

5. 对测试集进行预测并计算准确率：

y_pred = clf.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", acc)

在这个示例中，我们使用 SVM 的“一对多”策略进行多分类图像分类。使用 `decision_function_shape='ovr'` 参数设置 SVM 的决策函数为“一对多”策略。如果你想使用其他的多分类策略，可以使用 `decision_function_shape='ovo'` 参数设置 SVM 的决策函数为“一对一”策略。