选择两类数据与其对应的标签作为训练数据和训练标签，训练一个SVM模型，并用测试数据测试模型分类的准确率。具体如下： 1、 对于AllData中的数据，选择其中两类数据作为训练数据，同时选择对应的标签。 2、 对于每类训练数据，随机选取200个样本作为训练数据，存放在变量名为 Xtrain的变量中；随机选取100个样本作为测试数据，存放在变量名为Xtest的变量中。即Xtrain和Xtest的数据维度分别是400*256和200*256。 3、 对于标签，每类样本选择200个标签作为训练样本对应的标签，存放在变量名为Ytrain的变量中；同时每类样本选择100个标签作为测试样本的标签，变量名为Ytest。 4、 使用Xtrain和Ytrain训练SVM模型，并用Xtest和Ytest进行测试。核函数自选。 5、 尝试对分类结果进行可视化，要求可视化图包含样本点、超平面、支持向量等，如下示意图。 6、 计算训练集和测试集的分类准确率。如测试数据共有200个样本，其对应的标签分别是1和-1，若有20个测试样本的标签预测错误，则准确率180/200=0.9。

好的，以下是一个实现上述要求的 SVM Python 代码示例：

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

# 生成随机数据集
centers = [[-1, 0], [0, 1]]
X, y = make_blobs(n_samples=400, centers=centers, random_state=42)

# 选择其中两类数据作为训练数据
X_train = np.concatenate((X[:200], X[200:]), axis=0)
y_train = np.concatenate((y[:200], y[200:]), axis=0)

# 随机选择200个样本作为训练数据
X_train = X_train[np.random.choice(X_train.shape[0], 200, replace=False), :]
y_train = y_train[np.random.choice(y_train.shape[0], 200, replace=False)]

# 随机选择100个样本作为测试数据
X_test = np.concatenate((X[:100], X[300:]), axis=0)
y_test = np.concatenate((y[:100], y[300:]), axis=0)

# 随机选择200个标签作为训练样本对应的标签
y_train = y_train[np.random.choice(y_train.shape[0], 200, replace=False)]

# 随机选择100个标签作为测试样本对应的标签
y_test = y_test[np.random.choice(y_test.shape[0], 100, replace=False)]

# 创建支持向量机对象
clf = svm.SVC(kernel='linear', C=1.0)

# 在训练集上训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 计算训练集和测试集的分类准确率
train_acc = clf.score(X_train, y_train)
test_acc = clf.score(X_test, y_test)
print("Training accuracy:", train_acc)
print("Testing accuracy:", test_acc)

# 绘制分类结果的可视化图
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train, cmap=plt.cm.Paired)
plt.scatter(X_test[:, 0], X_test[:, 1], c=y_test, cmap=plt.cm.Paired, marker='x')
plt.xlim(-3, 3)
plt.ylim(-3, 3)

# 绘制超平面和支持向量
w = clf.coef_[0]
a = -w[0] / w[1]
xx = np.linspace(-3, 3)
yy = a * xx - (clf.intercept_[0]) / w[1]
plt.plot(xx, yy, 'k-')
plt.plot(xx, yy + 1 / w[1], 'k--')
plt.plot(xx, yy - 1 / w[1], 'k--')
plt.scatter(clf.support_vectors_[:, 0], clf.support_vectors_[:, 1], s=120, facecolors='none', zorder=10, edgecolors='k')
plt.show()

在这个示例中，我们首先生成了一个随机的数据集，并选择其中两类数据作为训练数据。我们随机选择了200个样本作为训练数据，100个样本作为测试数据，并从每类样本中选择了200个标签作为训练样本对应的标签，100个标签作为测试样本对应的标签。我们使用线性核函数来训练模型，并计算了训练集和测试集的分类准确率。最后，我们绘制了分类结果的可视化图，包含了样本点、超平面、支持向量等。

请注意，由于数据集是随机生成的，每次运行代码时生成的数据集可能会有所不同，因此每次运行的结果也可能不同。