使用SVM对手写体数字图片分类python代码实现

以下是一个基于 SVM 的手写数字图片分类的 Python 代码实现：

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

# 导入手写数字数据集
digits = datasets.load_digits()

# 获取数据和标签
X = digits.data
y = digits.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=0.3)

# 训练 SVM 模型
clf = svm.SVC(kernel='linear')
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

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

在这个实现中，我们首先使用 `sklearn` 库中的 `load_digits` 函数加载手写数字数据集。然后，我们将数据集划分为训练集和测试集，并使用 SVM 模型进行训练。最后，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算分类准确率。

需要注意的是，在实际应用中，我们还需要对数据进行预处理、特征工程等操作，以提高模型的预测能力。此外，在 SVM 模型的训练中，还需要选择合适的核函数和超参数，以达到更好的分类效果。