基于mnist数据集的手写数字svc分类完整代码

基于MNIST数据集进行手写数字分类，通常我们会使用支持向量机（SVM）作为机器学习模型。这里是一个使用Python的Scikit-Learn库，结合MNIST数据集训练和服务的例子：

# 导入所需的库
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score
import numpy as np

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

# 数据预处理，归一化
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建SVC分类器
svm_classifier = SVC(kernel='linear') # 或者尝试其他内核如'rbf'

# 训练模型
svm_classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = svm_classifier.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")

# 如果你想保存模型以便后续使用
# from joblib import dump
# dump(svm_classifier, 'svm_mnist_model.joblib')

# 要进行预测时，可以这样做：
# new_digit = ...  # 新的数据点
# scaled_new_digit = scaler.transform([new_digit])
# prediction = svm_classifier.predict(scaled_new_digit)

注意：这个代码示例假设你已经安装了`sklearn`和其他必要的库。运行前确保已安装并导入了它们。