基于机器学习的光谱分析的代码

下面是一个基于Python的机器学习光谱分析的示例代码，使用了支持向量机（SVM）算法对光谱数据进行分类：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = np.loadtxt('spectra.txt')
X = data[:, :-1]  # 特征数据
y = data[:, -1]   # 标签数据

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

在这个示例代码中，我们首先读取了光谱数据，其中最后一列是标签数据，用于分类。然后，我们使用`train_test_split`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着，我们使用支持向量机算法构建分类模型，并在训练集上进行训练。最后，我们使用测试集对模型进行评估，计算准确率。

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际的光谱分析任务可能需要更复杂的数据预处理和特征提取方法，以及更复杂的机器学习算法。