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SVM方法在高维数据上的应用，并结合降维技术进行可视化呈现。

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简介：
利用支持向量机（SVM）在高维数据上的实现，并结合降维可视化技术，对他人代码进行修改。该方法采用软间隔策略，旨在最大化模型的性能，同时借助SMO优化算法进一步提升效率。此外，通过t-sne降维可视化手段，能够帮助我们判断数据是否具备线性可分性，从而更好地理解数据的内在结构和潜在特征。

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    本项目探讨了PCA算法对MNIST手写数字图像进行特征降维的效果，并将优化后的数据应用于支持向量机(SVM)的多分类任务中，以实现高效准确的模式识别。 使用Python编写代码实现PCA（主成分分析）和SVM（支持向量机）对MNIST数据集进行多分类任务： 1. 使用自定义的PCA算法先降低数据维度。 2. 应用自行实现的SMO（序列最小优化）算法，利用SVM完成多分类。 编写程序时，请注意代码可读性，并添加必要的注释以解释关键步骤。
     
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