clf = SVC(C=C, kernel='rbf', gamma='auto', cache_size=5000).fit(x_train, y_train)

这行代码使用了 scikit-learn 库中的支持向量机（SVM）分类器（SVC）来训练一个分类模型。参数 C 是正则化系数，用于控制模型的复杂度和拟合程度。参数 kernel 指定了 SVM 的核函数类型，这里使用的是 rbf 核函数（径向基函数）。参数 gamma 指定了核函数的系数，这里使用 'auto' 表示自动计算 gamma 值。参数 cache_size 指定了训练过程中使用的缓存大小，这里设置为 5000。

.fit(x_train, y_train) 方法用于拟合模型，其中 x_train 是训练数据的特征矩阵，y_train 是训练数据的标签。训练完成后，该方法返回一个训练好的分类器模型 clf，可以用于对新的数据进行预测。