将sklearn中的乳腺癌数据集的标准化，数据的PCA降维，以及支持向量机分类器定义为一个管道模型,针对建立的管道模型，对'parameters={"kernel":("linear",'rbf'), 'C':(0.1,1,10), 'gamma':(0.1,1,10)}'进行网格搜索(cv=6),d打印输出最优参数及最优分数

好的，我来解答您的问题。

首先，您需要导入相关的库和数据集，代码如下：

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 加载数据集
data = load_breast_cancer()
X, y = data.data, data.target

接下来，您可以定义一个管道模型，包括数据的标准化、PCA降维和支持向量机分类器，代码如下：

# 定义管道模型
pipe = Pipeline([
    ('sc', StandardScaler()), # 数据标准化
    ('pca', PCA(n_components=2)), # PCA降维
    ('clf', SVC()) # 支持向量机分类器
])

然后，您可以使用网格搜索来寻找最优的模型参数，代码如下：

# 定义搜索空间
parameters = {
    "clf__kernel": ("linear", "rbf"),
    "clf__C": (0.1, 1, 10),
    "clf__gamma": (0.1, 1, 10)
}

# 进行网格搜索
grid_search = GridSearchCV(pipe, parameters, cv=6)
grid_search.fit(X, y)

# 输出最优参数及最优分数
print("Best parameters: %s" % grid_search.best_params_)
print("Best score: %0.3f" % grid_search.best_score_)

最后，您可以得到最优参数及最优分数的输出结果。

希望我的回答能够帮助到您！