svm算法手写字体识别python

手写字体识别是机器学习中的一个重要应用场景，而SVM算法是其中常用的一种分类算法。下面是用Python实现基于SVM算法的手写字体识别的一些步骤：

1. 加载数据集

Scikit-learn库自带了手写数字数据集，可以直接调用来进行实验。

from sklearn.datasets import load_digits
digits = load_digits()

2. 数据预处理

需要将数据集分为训练集和测试集，并将特征值进行归一化处理。

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target, test_size=0.3, random_state=42)
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

3. 训练SVM模型

使用Scikit-learn库中的SVM分类器进行训练。

from sklearn.svm import SVC
svc = SVC(kernel='rbf', C=1, gamma='scale')
svc.fit(X_train, y_train)

4. 模型评估

使用测试集对模型进行评估。

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = svc.predict(X_test)
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy: {:.2f}%'.format(acc * 100))

最终输出结果的准确率通常可以达到90%以上。

注意：以上代码仅为简单示例，实际使用时需要对数据进行更严谨的处理和调参。