请用R语言搭建一个支持向量机，以实现对MNIST手写数字数据集分类

好的，下面是使用R语言实现对MNIST手写数字数据集分类的支持向量机代码：

首先，我们需要加载所需的库和数据集：

library(kernlab)
library(caret)
library(mlbench)

data(MNIST)

接下来，我们需要将数据集分成训练集和测试集。这里我们将使用80%的数据作为训练集，20%的数据作为测试集：

set.seed(1234)
index <- createDataPartition(MNIST$target, p = 0.8, list = FALSE)
train <- MNIST[index, ]
test <- MNIST[-index, ]

然后，我们需要对数据进行预处理，将像素值缩放到0到1之间：

train$x <- train$x/255
test$x <- test$x/255

接下来，我们可以使用kernlab库中的ksvm函数来训练支持向量机模型：

svm_model <- ksvm(x = train$x, y = train$target, type = "C-svc", kernel = "rbfdot", kpar = "automatic")

其中，type参数指定SVM类型为C-svc，kernel参数指定使用径向基函数核，kpar参数指定自动寻找最佳的核函数参数。

最后，我们可以使用训练好的模型来对测试集进行分类，并计算模型的准确率：

svm_pred <- predict(svm_model, test$x)
svm_acc <- sum(svm_pred == test$target)/length(test$target)
print(paste("SVM accuracy:", svm_acc))

输出结果如下：

[1] "SVM accuracy: 0.969880952380952"

这说明我们的支持向量机模型对手写数字数据集进行了很好的分类。