python使用svm2d图像分类代码

以下是一个基本的 Python SVM2D 图像分类代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import svm, datasets

# 加载数据集
digits = datasets.load_digits()

# 取前两个特征，用于二维可视化
X = digits.data[:, :2]
y = digits.target

# 训练 SVM2D 模型
svc = svm.SVC(kernel='linear', C=1, gamma=1)
svc.fit(X, y)

# 绘制决策边界
x_min, x_max = X[:, 0].min() - 1, X[:, 0].max() + 1
y_min, y_max = X[:, 1].min() - 1, X[:, 1].max() + 1
xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, 0.1), np.arange(y_min, y_max, 0.1))
Z = svc.predict(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()])
Z = Z.reshape(xx.shape)

# 绘制训练样本
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, cmap=plt.cm.Paired, edgecolors='k')
plt.contour(xx, yy, Z, alpha=0.8)

plt.show()

这个示例使用的是 digits 数据集，并取前两个特征进行二维可视化。然后使用 SVM2D 模型进行训练，并绘制决策边界和训练样本。你可以根据自己的需求修改代码以适应不同的数据集和特征。