请提供一段Python代码：训练 OneClassSVM 分类器获得 20 组不同的支持向量

我理解了您的要求，以下是一段可以训练 OneClassSVM 分类器并获取20个不同的支持向量的 Python 代码：

from sklearn.svm import OneClassSVM
import numpy as np

# 生成数据，假设有1000个样本，每个样本20个特征
X = np.random.randn(1000, 20)

# 定义 OneClassSVM 分类器
clf = OneClassSVM(kernel='rbf', gamma='auto', nu=0.1)

# 训练分类器
clf.fit(X)

# 获取20个支持向量
sv = clf.support_vectors_[:20]

请注意，这只是一个演示样例，如果您要在实际项目中使用这段代码，请根据实际需求进行修改和调整。