写出代码，对UCI的一个数据集，编程采用一种机器学习算法对数据进行分类（要求采用10次10折交叉验证获得精度）。

好的，可以使用Python编写代码，以下是具体步骤：

1. 导入所需的库和数据集

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.svm import SVC

data = pd.read_csv("path/to/UCI/dataset.csv")

2. 对数据进行预处理，包括分离标签和特征，归一化等

X = data.drop("label", axis=1) # 分离特征
y = data.label # 分离标签

# 对特征进行归一化处理
X = (X - X.mean()) / X.std()

3. 进行机器学习算法的训练与验证，这里使用支持向量机（SVM）作为分类算法

kf = KFold(n_splits=10, shuffle=True) # 定义10折交叉验证
accuracies = [] # 存储每一轮交叉验证的精度

for train_index, test_index in kf.split(X):
    # 划分训练集和测试集
    X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index]
    y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index]

    # 定义SVM分类器并进行训练
    svm = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=42)
    svm.fit(X_train, y_train)

    # 对测试集进行预测并计算精度
    y_pred = svm.predict(X_test)
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    accuracies.append(accuracy)

# 计算10次交叉验证的平均精度
mean_accuracy = sum(accuracies) / len(accuracies)

最后，输出平均精度即可。

注意，以上代码仅作示范，具体实现根据数据集的不同可能会有所改动。